세계의 머신러닝(ML) 플랫폼 시장 : 시장 규모, 점유율 및 동향, 업계 분석 - 전개 방식별, 조직 규모별, 용도별, 업종별, 플랫폼 능력별, 지역별, 예측(2025-2034년)
Machine Learning Platforms Market Size, Share, Trends, Industry Analysis Report: By Deployment Type, By Organization Size, By Application, By Industry Vertical, By Platform Capability, and By Region - Market Forecast, 2025-2034
상품코드:1745870
리서치사:Polaris Market Research
발행일:2025년 05월
페이지 정보:영문 129 Pages
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Polaris Market Research의 최신 조사에 따르면 머신러닝 플랫폼 시장 규모는 2034년까지 4,627억 3,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이 보고서는 현재의 시장 역학을 자세히 파악하고 미래의 시장 성장에 대한 분석을 제공합니다.
머신러닝 플랫폼은 머신 러닝 모델 개발 및 배포의 엔드 투 엔드 라이프사이클을 효율화하는 툴과 서비스의 통합 제품군입니다. 머신러닝 플랫폼 시장의 성장은 머신러닝, 로우코드 및 노코드 환경의 융합에 기인하고 있으며, 깊은 기술적 전문지식 없이도 AI 기능에 널리 접근할 수 있게 되어 있습니다. 이 통합은 복잡한 ML 워크플로우를 간소화하고 보다 신속한 모델의 실험과 전개를 가능하게 한다는 플랫폼의 핵심 목적에 부합합니다. 비기술계 팀에 권한을 부여해 개발 기간을 단축하고 AI 주도 혁신을 가속하기 위해 이런 플랫폼을 이용하는 기업이 늘고 있습니다. 기업들이 일상 업무에 인텔리전스를 도입하려는 가운데 직관적이고 사용자 친화적인 플랫폼에 대한 수요는 계속 높아지고 있습니다.
머신러닝 플랫폼에 대한 수요는 책임있는 AI와 모델 거버넌스의 중시에 의해 높아지고 있습니다. 기밀성이 높은 애플리케이션으로 ML의 채용이 진행되는 가운데, 모델의 결과의 투명성, 공평성, 설명 책임을 확보할 필요성이 높아지고 있습니다. 플랫폼은 윤리적 우려에 대처하고 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하기 위해 설명 가능성, 바이어스 검출 및 규제 준수를 위한 기능을 포함하도록 진화하고 있습니다. 이 시프트는, 보다 설명 책임을 완수해, 인간 중심의 AI 개발 실천을 향한 폭넓은 움직임을 반영하고 있습니다. 벤더는 기업의 리스크 관리 요구에 대응하고 책임 있는 AI 툴을 플랫폼 환경에 직접 포함시킴으로써 자사의 솔루션을 장기적인 전략적 연관성에 자리매김하고 있습니다.
머신러닝 플랫폼 시장 : 분석 개요
배포 방식별로 클라우드 기반 부문이 2024년의 머신러닝 플랫폼 시장 점유율을 이끌어 냈습니다. 그 고유의 확장성, 비용 효율성, 적응성이 현대 비즈니스의 역동적인 요건에 부합했기 때문입니다.
플랫폼 기능별로 AutoML 부문은 비전문가를 위한 머신러닝 모델 개발에 대한 액세스를 간소화하고 확장할 수 있는 능력으로 인해 가장 높은 성장률을 경험할 것으로 예측됩니다.
북미는 견고한 기술 생태계, 분석 솔루션의 조기 도입, 주요 AI 및 클라우드 제공업체의 집중에 의해 지원되었으며, 2024년 머신러닝 플랫폼 시장의 수익에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
아시아태평양 시장은 디지털 전환의 가속화, 인터넷 도입 증가, 지역 전체의 AI에 초점을 맞춘 실질적인 투자에 힘입어 가장 빠른 기간에 성장할 것으로 예측됩니다.
세계 주요 기업의 경우 Addepto sp. z oo, Amazon Web Services, Inc., Databricks, DataRobot, Inc., Google, IBM Corporation, IndiaNIC Infotech Limited, LeewayHertz, Markovate Inc., Microsoft, MobiDev, Neoteric sp. z oo, Redblink, ScienceSoft USA Corporation 등이 있습니다.
목차
제1장 서론
제2장 주요 요약
제3장 분석 방법
제4장 세계의 머신러닝 플랫폼 시장 인사이트
시장 현황
머신러닝 플랫폼 시장 역학
성장 촉진요인 및 기회
클라우드 컴퓨팅, AI 프레임워크, 빅데이터 분석 플랫폼과의 통합 진보
데이터량 및 복잡성 증가
성장 억제요인 및 과제
표준화 부족 및 스킬 예측 분석 인력 부족에 의한 도입의 지연
PESTLE 분석
머신러닝 플랫폼 시장 : 재료별 동향
밸류체인 분석
제5장 세계의 머신러닝 플랫폼 시장 : 전개 방식별
주요 분석 결과
서문
클라우드 기반
온프레미스
하이브리드
제6장 세계의 머신러닝 플랫폼 시장 : 조직 규모별
주요 분석 결과
서문
대기업
중소기업
스타트업
제7장 세계의 머신러닝 플랫폼 시장 : 용도별
주요 분석 결과
서문
예측 분석
자연언어처리
컴퓨터 비전
추천 시스템
기타
제8장 세계의 머신러닝 플랫폼 시장 : 업종별
주요 분석 결과
서문
은행 및 금융 서비스, 보험(BFSI)
의료 및 생명과학
소매업 및 전자상거래
제조업
통신
기타
제9장 세계의 머신러닝 플랫폼 시장 : 플랫폼 기능별
주요 분석 결과
서문
AutoML 플랫폼
풀 서비스 ML 플랫폼
특수 ML 도구
MLOps 솔루션
기타
세계의 머신러닝 플랫폼 시장 : 지역별
주요 분석 결과
서문
머신러닝 플랫폼 시장의 분석 : 지역별(2020-2034년)
북미
북미 : 전개 방식별(2020-2034년)
북미 : 조직 규모별(2020-2034년)
북미 : 용도별(2020-2034년)
북미 : 업종별(2020-2034년)
북미 : 플랫폼 기능별(2020-2034년)
미국
미국 : 전개 방식별(2020-2034년)
미국 : 조직 규모별(2020-2034년)
미국 : 용도별(2020-2034년)
미국 : 업종별(2020-2034년)
미국 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
캐나다
캐나다 : 전개 방식별(2020-2034년)
캐나다 : 조직 규모별(2020-2034년)
캐나다 : 용도별(2020-2034년)
캐나다 : 업종별(2020-2034년)
캐나다 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
유럽
유럽 : 전개 방식별(2020-2034년)
유럽 : 조직 규모별(2020-2034년)
유럽 : 용도별(2020-2034년)
유럽 : 업종별(2020-2034년)
유럽 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
영국
영국 : 전개 방식별(2020-2034년)
영국 : 조직 규모별(2020-2034년)
영국 : 용도별(2020-2034년)
영국 : 업종별(2020-2034년)
영국 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
프랑스
프랑스 : 전개 방식별(2020-2034년)
프랑스 : 조직 규모별(2020-2034년)
프랑스 : 용도별(2020-2034년)
프랑스 : 업종별(2020-2034년)
프랑스 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
독일
독일 : 전개 방식별(2020-2034년)
독일 : 조직 규모별(2020-2034년)
독일 : 용도별(2020-2034년)
독일 : 업종별(2020-2034년)
독일 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
이탈리아
이탈리아 : 전개 방식별(2020-2034년)
이탈리아 : 조직 규모별(2020-2034년)
이탈리아 : 용도별(2020-2034년)
이탈리아 : 업종별(2020-2034년)
이탈리아 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
스페인
스페인 : 전개 방식별(2020-2034년)
스페인 : 조직 규모별(2020-2034년)
스페인 : 용도별(2020-2034년)
스페인 : 업종별(2020-2034년)
스페인 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
네덜란드
네덜란드 : 전개 방식별(2020-2034년)
네덜란드 : 조직 규모별(2020-2034년)
네덜란드 : 용도별(2020-2034년)
네덜란드 : 업종별(2020-2034년)
네덜란드 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
러시아
러시아 : 전개 방식별(2020-2034년)
러시아 : 조직 규모별(2020-2034년)
러시아 : 용도별(2020-2034년)
러시아 : 업종별(2020-2034년)
러시아 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
기타 유럽
기타 유럽 : 전개 방식별(2020-2034년)
기타 유럽 : 조직 규모별(2020-2034년)
기타 유럽 : 용도별(2020-2034년)
기타 유럽 : 업종별(2020-2034년)
기타 유럽 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
아시아태평양
아시아태평양 : 전개 방식별(2020-2034년)
아시아태평양 : 조직 규모별(2020-2034년)
아시아태평양 : 용도별(2020-2034년)
아시아태평양 : 업종별(2020-2034년)
아시아태평양 : 플랫폼 기능별(2020-2034년)
중국
중국 : 전개 방식별(2020-2034년)
중국 : 조직 규모별(2020-2034년)
중국 : 용도별(2020-2034년)
중국 : 업종별(2020-2034년)
중국 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
인도
인도 : 전개 방식별(2020-2034년)
인도 : 조직 규모별(2020-2034년)
인도 : 용도별(2020-2034년)
인도 : 업종별(2020-2034년)
인도 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
말레이시아
말레이시아 : 전개 방식별(2020-2034년)
말레이시아 : 조직 규모별(2020-2034년)
말레이시아 : 용도별(2020-2034년)
말레이시아 : 업종별(2020-2034년)
말레이시아 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
일본
일본 : 전개 방식별(2020-2034년)
일본 : 조직 규모별(2020-2034년)
일본 : 용도별(2020-2034년)
일본 : 업종별(2020-2034년)
일본 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
인도네시아
인도네시아 : 전개 방식별(2020-2034년)
인도네시아 : 조직 규모별(2020-2034년)
인도네시아 : 용도별(2020-2034년)
인도네시아 : 업종별(2020-2034년)
인도네시아 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
한국
한국 : 전개 방식별(2020-2034년)
한국 : 조직 규모별(2020-2034년)
한국 : 용도별(2020-2034년)
한국 : 업종별(2020-2034년)
한국 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
호주
호주 : 전개 방식별(2020-2034년)
호주 : 조직 규모별(2020-2034년)
호주 : 용도별(2020-2034년)
호주 : 업종별(2020-2034년)
호주 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
기타 아시아태평양
기타 아시아태평양 : 전개 방식별(2020-2034년)
기타 아시아태평양 : 조직 규모별(2020-2034년)
기타 아시아태평양 : 용도별(2020-2034년)
기타 아시아태평양 :업종별(2020-2034년)
기타 아시아태평양 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카 : 전개 방식별(2020-2034년)
중동 및 아프리카 : 조직 규모별(2020-2034년)
중동 및 아프리카 : 용도별(2020-2034년)
중동 및 아프리카 : 업종별(2020-2034년)
중동 및 아프리카 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
사우디아라비아
사우디아라비아 : 전개 방식별(2020-2034년)
사우디아라비아 : 조직 규모별(2020-2034년)
사우디아라비아 : 용도별(2020-2034년)
사우디아라비아 : 업종별(2020-2034년)
사우디아라비아 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
아랍에미리트(UAE)
UAE : 전개 방식별(2020-2034년)
UAE : 조직 규모별(2020-2034년)
UAE : 용도별(2020-2034년)
UAE : 업종별(2020-2034년)
UAE : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
이스라엘
이스라엘 : 전개 방식별(2020-2034년)
이스라엘 : 조직 규모별(2020-2034년)
이스라엘 : 용도별(2020-2034년)
이스라엘 : 업종별(2020-2034년)
이스라엘 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
남아프리카
남아프리카 : 전개 방식별(2020-2034년)
남아프리카 : 조직 규모별(2020-2034년)
남아프리카 : 용도별(2020-2034년)
남아프리카 : 업종별(2020-2034년)
남아프리카 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
기타 중동 및 아프리카
기타 중동 및 아프리카 : 전개 방식별(2020-2034년)
기타 중동 및 아프리카 : 조직 규모별(2020-2034년)
기타 중동 및 아프리카 : 용도별(2020-2034년)
기타 중동 및 아프리카 : 업종별(2020-2034년)
기타 중동 및 아프리카 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
라틴아메리카
라틴아메리카 : 전개 방식별(2020-2034년)
라틴아메리카 : 조직 규모별(2020-2034년)
라틴아메리카 : 용도별(2020-2034년)
라틴아메리카 : 업종별(2020-2034년)
라틴아메리카 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
멕시코
멕시코 : 전개 방식별(2020-2034년)
멕시코 : 조직 규모별(2020-2034년)
멕시코 : 용도별(2020-2034년)
멕시코 : 업종별(2020-2034년)
멕시코 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
브라질
브라질 : 전개 방식별(2020-2034년)
브라질 : 조직 규모별(2020-2034년)
브라질 : 용도별(2020-2034년)
브라질 : 업종별(2020-2034년)
브라질 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
아르헨티나
아르헨티나 : 전개 방식별(2020-2034년)
아르헨티나 : 조직 규모별(2020-2034년)
아르헨티나 : 용도별(2020-2034년)
아르헨티나 : 업종별(2020-2034년)
아르헨티나 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
기타 라틴아메리카
기타 라틴아메리카 : 전개 방식별(2020-2034년)
기타 라틴아메리카 : 조직 규모별(2020-2034년)
기타 라틴아메리카 : 용도별(2020-2034년)
기타 라틴아메리카 : 업종별(2020-2034년)
기타 라틴아메리카 : 플랫폼 능력별(2020-2034년)
제10장 경쟁 구도
사업 확대 및 기업 인수 분석
사업 확대
기업 인수
제휴, 협업, 합의 및 공개
제11장 기업 프로파일
Addepto sp. z oo
Amazon Web Services, Inc.
Databricks
DataRobot, Inc
Google
IBM Corporation
IndiaNIC Infotech Limited.
LeewayHertz.
Markovate Inc.
Microsoft
MobiDev
Neoteric sp. z oo
Redblink
ScienceSoft USA Corporation.
AJY
영문 목차
영문목차
The machine learning platforms market size is expected to reach USD 462.73 billion by 2034, according to a new study by Polaris Market Research. The report "Machine Learning Platforms Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report: By Deployment Type (Cloud-Based, On-Premises, and Hybrid), Organization Size, Application, Industry Vertical, Platform Capability, and Region (North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa); Market Forecast, 2025-2034" gives a detailed insight into current market dynamics and provides analysis on future market growth.
A machine learning platform is an integrated suite of tools and services that streamlines the end-to-end lifecycle of machine learning model development and deployment. The machine learning platforms market growth is attributed to the convergence of machine learning with low-code and no-code environments, allowing broader accessibility to AI capabilities without deep technical expertise. This integration aligns with the platform's core purpose of simplifying complex ML workflows, enabling faster model experimentation and deployment. Organizations are increasingly turning to such platforms to empower non-technical teams, reduce development timelines, and accelerate AI-driven innovation. The demand for intuitive, user-friendly platforms continues to rise as businesses seek to infuse intelligence into everyday operations.
The demand for machine learning platforms is growing due to the emphasis on responsible AI and model governance. There is a heightened need to ensure transparency, fairness, and accountability in model outcomes with the increasing adoption of ML across sensitive applications. Platforms are evolving to include features for explainability, bias detection, and regulatory compliance to address ethical concerns and build trust in AI systems. This shift reflects a broader movement toward more accountable and human-centric AI development practices. Vendors are addressing enterprise risk management needs and positioning their solutions for long-term strategic relevance by embedding responsible AI tools directly into the platform environment.
In terms of deployment type, the cloud-based segment led the machine learning platforms market share in 2024, as its inherent scalability, cost-effectiveness, and adaptability met the dynamic requirements of contemporary businesses.
Based on platform capability, the AutoML segment is anticipated to experience the highest growth rate, owing to its capacity to streamline and broaden access to machine learning model development for non-experts.
North America accounted for the largest share of the machine learning platforms market revenue in 2024, supported by its robust tech ecosystem, early embrace of analytics solutions, and concentration of major AI and cloud providers.
The Asia Pacific market is expected to grow during the fastest period, fueled by accelerating digital transformation, rising internet adoption, and substantial AI-focused investments across the region.
A few global key market players include Addepto sp. z o.o.; Amazon Web Services, Inc.; Databricks; DataRobot, Inc.; Google; IBM Corporation; IndiaNIC Infotech Limited; LeewayHertz; Markovate Inc.; Microsoft; MobiDev; Neoteric sp. z o.o.; Redblink; and ScienceSoft USA Corporation.
Polaris Market Research has segmented the market report on the basis of deployment type, organization size, application, industry vertical, platform capability, and region:
By Deployment Type Outlook (Revenue, USD Billion, 2020-2034)
Cloud-Based
On-Premises
Hybrid
By Organization Size Outlook (Revenue, USD Billion, 2020-2034)
Large Enterprises
Small and Medium Enterprises (SMEs)
Startups
By Application Outlook (Revenue, USD Billion, 2020-2034)
Predictive Analytics
Natural Language Processing
Computer Vision
Recommendation Systems
Others
By Industry Vertical Outlook (Revenue, USD Billion, 2020-2034)
Banking, Financial Services & Insurance
Healthcare & Life Sciences
Retail & E-commerce
Manufacturing
Telecommunications
Others
By Platform Capability Outlook (Revenue, USD Billion, 2020-2034)
AutoML Platforms
Full-Service ML Platforms
Specialized ML Tools
MLOps Solutions
Others
By Regional Outlook (Revenue, USD Billion, 2020-2034)
North America
US
Canada
Mexico
Europe
Germany
France
UK
Italy
Spain
Netherlands
Russia
Rest of Europe
Asia Pacific
China
Japan
India
Malaysia
South Korea
Indonesia
Australia
Rest of Asia Pacific
Middle East & Africa
Saudi Arabia
UAE
Israel
South Africa
Rest of Middle East & Africa
Latin America
Brazil
Argentina
Rest of Latin America
Table of Contents
1. Introduction
1.1. Report Description
1.1.1. Objectives of the Study
1.1.2. Market Scope
1.1.3. Assumptions
1.2. Stakeholders
2. Executive Summary
2.1. Market Highlights
3. Research Methodology
3.1. Overview
3.1.1. Data Mining
3.2. Data Sources
3.2.1. Primary Sources
3.2.2. Secondary Sources
4. Global Machine Learning Platforms Market Insights
4.1. Machine Learning Platforms Market - Material Snapshot
4.2. Machine Learning Platforms Market Dynamics
4.2.1. Drivers and Opportunities
4.2.1.1. Advances in Cloud Computing, AI Frameworks, and Integration with Big Data Analytics Platforms
4.2.1.2. Rising Data Volume and Complexity
4.2.2. Restraints and Challenges
4.2.2.1. Slow Adoption Due to Lack of Standardization and SkilPredictive Analytics Workforce
4.3. Porter's Five Forces Analysis
4.3.1. Bargaining Power of Suppliers (Moderate)
4.3.2. Threats of New Entrants: (Low)
4.3.3. Bargaining Power of Buyers (Moderate)
4.3.4. Threat of Substitute (Moderate)
4.3.5. Rivalry among existing firms (High)
4.4. PESTEL Analysis
4.5. Machine Learning Platforms Market Material Trends
4.6. Value Chain Analysis
5. Global Machine Learning Platforms Market, by Deployment Type
5.1. Key Findings
5.2. Introduction
5.2.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Deployment Type, 2020-2034 (USD Billion)
5.3. Cloud-Based
5.3.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Cloud-Based, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
5.4. On-premises
5.4.1. Global Machine Learning Platforms Market, by On-premises, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
5.5. Hybrid
5.5.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Hybrid, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
6. Global Machine Learning Platforms Market, by Organization Size
6.1. Key Findings
6.2. Introduction
6.2.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Organization Size, 2020-2034 (USD Billion)
6.3. Large Enterprises
6.3.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Large Enterprises, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
6.4. Small and Medium Enterprises (SMEs)
6.4.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Small and Medium Enterprises (SMEs), by Region, 2020-2034 (USD Billion)
6.5. Startups
6.5.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Startups, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
7. Global Machine Learning Platforms Market, by Application
7.1. Key Findings
7.2. Introduction
7.2.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Application, 2020-2034 (USD Billion)
7.3. Predictive Analytics
7.3.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Predictive Analytics, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
7.4. NATURAL LANGUAGE PROCESSING
7.4.1. Global Machine Learning Platforms Market, by NATURAL LANGUAGE PROCESSING, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
7.5. Computer Vision
7.5.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Computer Vision, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
7.6. Recommendation Systems
7.6.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Recommendation Systems, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
7.7. Others
7.7.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Others, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
8. Global Machine Learning Platforms Market, by Industry Vertical
8.1. Key Findings
8.2. Introduction
8.2.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Industry Vertical, 2020-2034 (USD Billion)
8.3. Banking, Financial Services & Insurance
8.3.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Banking, Financial Services & Insurance, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
8.4. Healthcare & Life Sciences
8.4.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Healthcare & Life Sciences, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
8.5. Retail & E-commerce
8.5.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Retail & E-commerce, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
8.6. Manufacturing
8.6.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Manufacturing, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
8.7. Telecommunications
8.7.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Telecommunications, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
8.8. Others
8.8.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Others, by Region, 2020-2034 (USD Billion)
9. Global Machine Learning Platforms Market, by Platform Capability
9.1. Key Findings
9.2. Introduction
9.2.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Platform Capability, 2020-2034 (USD Billion)
9.3. AutoML Platforms
9.3.1. Global Machine Learning Platforms Market, by AutoML Platforms, 2020-2034 (USD Billion)
9.4. Full-Service ML Platforms
9.4.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Full-Service ML Platforms, 2020-2034 (USD Billion)
9.5. Specialized ML Tools
9.5.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Specialized ML Tools, 2020-2034 (USD Billion)
9.6. MLOps Solutions
9.6.1. Global Machine Learning Platforms Market, by MLOps Solutions, 2020-2034 (USD Billion)
9.7. Others
9.7.1. Global Machine Learning Platforms Market, by Others, 2020-2034 (USD Billion)
Global Machine Learning Platforms Market, by Geography
