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시장보고서
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1530044
세계의 자동 머신러닝 시장 - 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 제공 제품별, 기업 규모별, 용도별, 업계별, 지역별 및 부문 동향(2024-2030년)Automated Machine Learning Market Size, Share & Trend Analysis Report By Offering (Solution, Services), By Enterprise Size, By Application, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030 |
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자동 머신러닝 시장의 성장과 동향 :
Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면 세계의 자동 머신러닝 시장 규모는 2030년까지 219억 6,970만 달러에 이르렀으며, 2024-2030년의 CAGR은 42.2%로 성장할 것으로 예측됩니다. 세계 시장 규모는 고급 사기 탐지 솔루션에 대한 요구 증가를 배경으로 확대되고 있습니다. 교사와 신경망을 포함한 데이터 분석 기술은 예측, 클러스터링 및 분류를 통해 사기 감지를 위해 매우 요구되고 있습니다.
조직은 고객의 신뢰를 높이고 법률 준수를 보장하기 위해 자동 머신러닝(AutoML)에 투자할 것으로 예상됩니다. AutoML은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하는 독창적인 프로세스입니다. 이를 통해 개발자, 분석가 및 데이터 과학자는 생산성, 효율성 및 높은 규모로 ML 모델을 구축할 수 있습니다. AutoML은 머신러닝 모델을 구현하고 학습하는 데 필요한 지식 기반 리소스를 최소화하기 위해 지원을 받고 있습니다.
클라우드 기반 부문은 커스텀 ML 모델의 추세와 확장성에 대한 요구로 인해 현저한 성장을 보여줄 것입니다. 클라우드 기반 AutoML은 이미지 인식, 교육 및 모델 관리를 위해 기업 전반에 걸친 추세입니다. 또한 생산 준비 모델의 납기 단축, 정밀도 향상, 간단한 그래픽 사용자 인터페이스 등 몇 가지 요인이 클라우드 자동 머신러닝에 대한 투자를 조직에 촉구하고 있습니다.
게다가 사기 감지는 시장 성장을 크게 촉진하고 있습니다. 이 동향은 주로 의심스러운 활동의 실시간 모니터링 때문입니다. 금융 서비스의 부정 이용을 없애려는 움직임이 현저해지고 AutoML 솔루션과 서비스의 요구가 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. 온라인 신용카드 사기 증가와 지갑이나 휴대전화를 통한 거래의 급증은 사기 검출용 AutoML 툴 수요를 더욱 가속시킬 것으로 예상됩니다.
또한 의료 부문에서는 질병 진행 예측, 치료 계획, 임상 정보 추출 및 환자 관리에 AutoML을 사용함으로써 AutoML 솔루션의 확대에 중점을 둡니다. 자동 머신러닝 서비스는 당뇨병 진단 및 전자 의료 기록(EHR), 알츠하이머 진단 분석에서 ML 알고리즘의 적용을 확대할 수 있습니다. 예를 들어, 2020년 12월 Google은 의료 전문가가 확장성과 재현성 있는 방식으로 의료 문서를 평가하고 검토할 수 있도록 의료용 AutoML 엔티티 추출 및 의료 자연 언어 API를 배포했습니다.
자동 머신러닝 시장 보고서 하이라이트
- 서비스 부문이 시장을 선도하고 2023년 세계 수익의 52.4%를 차지합니다. 자동 머신 러닝 서비스는 머신 러닝 워크플로우의 다양한 단계를 간소화 및 자동화하고 데이터 과학 및 머신 러닝의 풍부한 전문 지식이 없는 사용자도 이용하기 쉽게 하는 것을 목적으로 하고 있습니다.
- 자동 머신 러닝 솔루션은 머신 러닝 모델 개발 및 배포와 관련된 작업을 자동화하도록 설계되었습니다. 이를 통해 기업은 데이터 과학이나 머신러닝에 대한 전문 지식 없이도 머신러닝의 힘을 쉽게 활용할 수 있습니다.
- 기업 규모에 따라 자동 머신러닝 시장은 중소기업(SME)과 대기업으로 분류됩니다. 대기업에서는 클라우드 기반 AutoML 플랫폼과 서비스를 채택하고 있습니다. 클라우드 플랫폼의 확장 가능하고 비용 효율적인 인프라는 머신러닝 모델의 교육 및 배포를 용이하게 합니다.
- 머신러닝의 전개는 중소기업들 사이에서 급속히 확대되고 있습니다. 자원이 제한되는 경우가 많은 중소기업에서는 대규모 데이터 세트를 분석하기 위해 특별한 전문 지식이 필요할 수 있습니다. 머신러닝 플랫폼과 기술은 데이터 분석 프로세스를 자동화할 수 있으므로 중소기업은 최소한의 수작업으로 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 클라우드 기반 AutoML 솔루션은 최근 몇 년동안 큰 지원을 받고 있으며 기업 및 조직에 자동 머신러닝 기능을 활용하는 편리하고 확장 가능한 방법을 제공합니다.
- 자동 머신러닝 시장은 누락 값 감지, 데이터 형식 문제 수정, 머신러닝 모델의 정확성에 영향을 줄 수 있는 비정상값 제거 등 데이터 오류 식별 및 수정 프로세스를 간소화합니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 자동 머신러닝 시장의 변수, 동향, 범위
- 시장 계통의 전망
- 시장 역학
- 시장 성장 촉진요인 분석
- 시장 성장 억제요인 분석
- 업계의 과제
- 자동 머신러닝 시장 분석 도구
- 업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
- PESTEL 분석
- 문제점 분석
제4장 자동 머신러닝 시장 : 제공 제품별, 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 자동 머신러닝 시장 : 제공 제품 변동 분석, 100만 달러, 2023년과 2030년
- 솔루션
- 서비스
제5장 자동 머신러닝 시장 : 기업 규모별, 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 자동화 머신러닝 시장 : 기업 규모 변동 분석, 100만 달러, 2023년과 2030년
- 중소기업
- 대기업
제6장 자동 머신러닝 시장 : 전개별, 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 자동 머신러닝 시장 : 전개 변동 분석, 100만 달러, 2023년과 2030년
- 클라우드
- 온프레미스
제7장 자동 머신러닝 시장 : 용도별, 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 자동 머신러닝 시장 : 용도 변동 분석, 100만 달러, 2023년과 2030년
- 데이터 처리
- 기능 엔지니어링
- 모델 선택
- 하이퍼파라미터 최적화 튜닝
- 모델의 앙상블
- 기타
제8장 자동 머신러닝 시장 : 업계별, 추정·동향 분석
- 부문 대시보드
- 자동 머신러닝 시장 : 업계 변동 분석, 100만 달러, 2023년과 2030년
- BFSI
- 소매업 및 전자상거래
- 의료
- 정부 및 방위
- 제조업
- 미디어 및 엔터테인먼트
- 자동차 및 운송
- IT 및 통신
- 기타
제9장 자동 머신러닝 시장 : 지역별, 추정·동향 분석
- 자동화 머신러닝 시장 점유율, 지역별, 2023년과 2030년, 100만 달러
- 북미
- 북미의 자동 머신러닝 시장 추정·예측, 2017-2030년
- 미국
- 캐나다
- 유럽
- 유럽의 자동 머신러닝 시장 추정·예측, 2017-2030년
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 아시아태평양
- 아시아태평양의 자동 머신러닝 시장 추정·예측, 2017-2030년
- 중국
- 일본
- 인도
- 한국
- 호주
- 라틴아메리카
- 라틴아메리카의 자동 머신러닝 시장 추정·예측, 2017-2030년
- 브라질
- 멕시코
- 중동 및 아프리카
- 중동 및 아프리카의 자동 머신러닝 시장 추정·예측, 2017-2030년
- 남아프리카
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트(UAE)
제10장 경쟁 구도
- 기업 분류
- 기업의 시장 포지셔닝
- 참가 기업 개요
- 기업 히트맵 분석
- 전략 매핑
- 기업 프로파일/상장 기업
- IBM
- Oracle
- Microsoft
- ServiceNow
- Google LLC
- Baidu Inc.
- AWS
- Alteryx
- Salesforce
- Altair
- Teradata
- H2O.ai
- BigML
- Databricks
- Dataiku
- Alibaba Cloud
Automated Machine Learning Market Growth & Trends:
The global automated machine learning market size is expected to reach USD 21,969.7 million by 2030, and growing at a CAGR of 42.2% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The global market size expanding on the backdrop of the rising need for advanced fraud detection solutions. Data analysis techniques, including supervised neural networks, have become highly sought-after to detect fraud through forecasting, clustering, and classification.
Organizations are expected to invest in automated machine learning (AutoML) to boost customer trust and ensure compliance with laws. AutoML is an innate process of automating iterative and time-consuming tasks. It enables developers, analysts, and data scientists to build ML models with productivity, efficiency, and high scale. AutoML has gained traction to minimize the knowledge-based resources needed to implement and train machine learning models.
The cloud-based segment will exhibit notable growth due to the trend for custom ML models and the demand for scalability. Cloud-based AutoML has become trendier across businesses for image recognition, training, and managing models. Furthermore, some factors, such as faster turnaround time for the production-ready models, increased accuracy, and simple graphical user interface have encouraged organizations to invest in cloud automated machine learning.
Moreover, the fraud detection is significantly augmenting the market growth. The trend is mainly due to real-time monitoring of suspicious activity. A palpable rise to do away with the unauthorized use of financial services will further the need for AutoML solutions and services. An uptick in online credit card fraud and a soaring number of transactions through wallets and cell phones will further expedite the demand for AutoML tools for fraud detection.
Additionally, the healthcare sector will emphasize the expansion of AutoML solutions following the latter's use in projecting disease progression, treatment planning, clinical information extraction, and patient care. Automated machine learning services could expand the application of ML algorithms in diabetes diagnosis and electronic health records (EHR), and Alzheimer's diagnosis analysis. To illustrate, in December 2020, Google rolled out AutoML Entity Extraction for Healthcare and healthcare Natural Language API to help healthcare professionals assess and review medical documents in a scalable and repeatable way.
Automated Machine Learning Market Report Highlights:
- Based on offering, the service segment led the market and accounted for 52.4% of the global revenue in 2023. Automated Machine Learning (AutoML) services aim to simplify and automate various stages of the machine learning workflow, making it more accessible to users without extensive expertise in data science and machine learning.
- Automated machine learning solutions are designed to automate the tasks involved in developing and deploying machine learning models. This makes it easier for organizations to leverage the power of machine learning without requiring significant expertise in data science or machine learning.
- Based on enterprise size, the automated machine learning market is categorized into Small and Medium Enterprises (SMEs) and large enterprises. Large businesses are increasingly adopting cloud-based AutoML platforms and services. The scalable and cost-effective infrastructure of cloud platforms facilitates the training and deployment of machine learning models.
- The adoption of machine learning is rapidly growing among small and medium-sized enterprises (SMEs). With often limited resources, SMEs may need extra expertise to analyze large data sets. Machine learning platforms and technologies can automate data analysis processes, allowing SMEs to gain valuable insights from their data with minimal manual effort.
- Based on deployment, cloud-based AutoML solutions have gained significant traction in recent years, offering businesses and organizations a convenient and scalable way to leverage automated machine learning capabilities.
- The Automated Machine Learning (AutoML) market streamlines the process of identifying and correcting data errors, including detecting missing values, fixing data formatting issues, and removing outliers that could impact the accuracy of machine learning models.
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
- 1.1. Market Segmentation and Scope
- 1.2. Research Methodology
- 1.2.1. Information Procurement
- 1.3. Information or Data Analysis
- 1.4. Methodology
- 1.5. Research Scope and Assumptions
- 1.6. Market Formulation & Validation
- 1.7. Country Based Segment Share Calculation
- 1.8. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
- 2.1. Market Outlook
- 2.2. Segment Outlook
- 2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Automated machine learning market Variables, Trends, & Scope
- 3.1. Market Lineage Outlook
- 3.2. Market Dynamics
- 3.2.1. Market Driver Analysis
- 3.2.2. Market Restraint Analysis
- 3.2.3. Industry Challenge
- 3.3. Automated machine learning market Analysis Tools
- 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
- 3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
- 3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
- 3.3.1.3. Threats of substitution
- 3.3.1.4. Threats from new entrants
- 3.3.1.5. Competitive rivalry
- 3.3.2. PESTEL Analysis
- 3.3.2.1. Political landscape
- 3.3.2.2. Economic and Social landscape
- 3.3.2.3. Technological landscape
- 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
- 3.4. Pain Point Analysis
Chapter 4. Automated machine learning market: Offering Estimates & Trend Analysis
- 4.1. Segment Dashboard
- 4.2. Automated machine learning market: Offering Movement Analysis, USD Million, 2023 & 2030
- 4.3. Solution
- 4.3.1. Solution Automated Machine Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 4.4. Services
- 4.4.1. Offering Automated Machine Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Automated machine learning market: Enterprise Size Estimates & Trend Analysis
- 5.1. Segment Dashboard
- 5.2. Automated machine learning market: Enterprise Size Movement Analysis, USD Million, 2023 & 2030
- 5.3. SMEs
- 5.3.1. SMEs Enterprise Size market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 5.4. Large Enterprises
- 5.4.1. Large Enterprises Enterprise Size market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Automated machine learning market: Deployment Estimates & Trend Analysis
- 6.1. Segment Dashboard
- 6.2. Automated machine learning market: Deployment Movement Analysis, USD Million, 2023 & 2030
- 6.3. Cloud
- 6.3.1. Cloud Deployment market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 6.4. On-premises
- 6.4.1. On-premises deployment market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Automated machine learning market: Application Estimates & Trend Analysis
- 7.1. Segment Dashboard
- 7.2. Automated machine learning market: Application Movement Analysis, USD Million, 2023 & 2030
- 7.3. Data Processing
- 7.3.1. Data Processing market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.4. Feature Engineering
- 7.4.1. Feature Engineering market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.5. Model Selection
- 7.5.1. Model Selection market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.6. Hyperparameter Optimization Tuning
- 7.6.1. Hyperparameter Optimization Tuning market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.7. Model Ensembling
- 7.7.1. Model Ensembling market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.8. Others
- 7.8.1. Others market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Automated machine learning market: Vertical Estimates & Trend Analysis
- 8.1. Segment Dashboard
- 8.2. Automated machine learning market: Vertical Movement Analysis, USD Million, 2023 & 2030
- 8.3. BFSI
- 8.3.1. BFSI market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4. Retail & E commerce
- 8.4.1. Retail & E commerce market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5. Healthcare
- 8.5.1. Healthcare market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6. Government & Defense
- 8.6.1. Government & Defense market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.7. Manufacturing
- 8.7.1. Manufacturing market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.8. Media & Entertainment
- 8.8.1. Media & Entertainment market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.9. Automotive & transportation
- 8.9.1. Automotive & transportation market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.10. IT & Telecommunications
- 8.10.1. IT & Telecommunications market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.11. Others
- 8.11.1. Others market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 9. Automated machine learning market: Regional Estimates & Trend Analysis
- 9.1. Automated machine learning market Share, By Region, 2023 & 2030, USD Million
- 9.2. North America
- 9.2.1. North America Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.2.2. U.S.
- 9.2.2.1. U.S. Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.2.3. Canada
- 9.2.3.1. Canada Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.3. Europe
- 9.3.1. Europe Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.3.2. U.K.
- 9.3.2.1. U.K. Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.3.3. Germany
- 9.3.3.1. Germany Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.3.4. France
- 9.3.4.1. France Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.4. Asia Pacific
- 9.4.1. Asia Pacific Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.4.2. China
- 9.4.2.1. China Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.4.3. Japan
- 9.4.3.1. Japan Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.4.4. India
- 9.4.4.1. India Automated Machine Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.4.5. South Korea
- 9.4.5.1. South Korea Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.4.6. Australia
- 9.4.6.1. Australia Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.5. Latin America
- 9.5.1. Latin America Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.5.2. Brazil
- 9.5.2.1. Brazil Automated Machine Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.5.3. Mexico
- 9.5.3.1. Mexico Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.6. Middle East and Africa
- 9.6.1. Middle East and Africa Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.6.2. South Africa
- 9.6.2.1. South Africa Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.6.3. Saudi Arabia
- 9.6.3.1. Saudi Arabia Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 9.6.4. UAE
- 9.6.4.1. UAE Automated machine learning market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 10. Competitive Landscape
- 10.1. Company Categorization
- 10.2. Company Market Positioning
- 10.3. Participant's Overview
- 10.4. Financial Performance
- 10.5. Product Benchmarking
- 10.6. Company Heat Map Analysis
- 10.7. Strategy Mapping
- 10.8. Company Profiles/Listing
- 10.8.1. IBM
- 10.8.2. Oracle
- 10.8.3. Microsoft
- 10.8.4. ServiceNow
- 10.8.5. Google LLC
- 10.8.6. Baidu Inc.
- 10.8.7. AWS
- 10.8.8. Alteryx
- 10.8.9. Salesforce
- 10.8.10. Altair
- 10.8.11. Teradata
- 10.8.12. H2O.ai
- 10.8.13. BigML
- 10.8.14. Databricks
- 10.8.15. Dataiku
- 10.8.16. Alibaba Cloud
