Automatisierte Machine Learning Marktgröße

Die Automated Machine Learning Market Größe wurde 2023 auf 1,4 Mrd. USD geschätzt und wird geschätzt, eine CAGR von über 30 % zwischen 2024 und 2032 zu registrieren, die durch verstärkte FuE-Bemühungen angetrieben wird. Da Unternehmen die Macht des maschinellen Lernens (ML) ohne umfangreiches Know-how nutzen wollen, hat sich AutoML als eine zentrale Lösung für die Demokratisierung von KI-Fähigkeiten entwickelt. So haben die MIT-Forscher im Juli 2023 eine bahnbrechende Lösung BioAutoMATED entwickelt, ein automatisiertes Maschinenlernsystem vereinfachte Modellauswahl und Datenvorverarbeitung zur Zeit- und Anstrengung.

Mit steigenden Investitionen in AI-getriebene Technologien ist der Bedarf an effizienten und zugänglichen ML-Werkzeugen an erster Stelle. AutoML rationalisiert die ML-Pipeline zur Automatisierung der Modellauswahl, der Hyperparameter-Tuning und der Funktionstechnik, wodurch die Barriere für die AI-Adoption reduziert wird. Dieser Nachfrageanstieg zeigt sich in allen Branchen, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, wo datenbasierte Erkenntnisse für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit entscheidend sind. Mit der Forschung, die AutoML Algorithmen und Frameworks weiter zu verbessern, wird erwartet, dass die automatisierte maschinelle Lernmarkt-Trajektorie stetig bleibt, vielversprechend breiter Zugänglichkeit und transformatives Potenzial in der AI-Landschaft.

Da die Studien zunehmend die Wirksamkeit von AutoML bei der Vereinfachung des maschinellen Lernprozesses hervorheben, sind die Unternehmen auf ihre Vorteile angewiesen. AutoML verfügt über eine Fähigkeit, Modellauswahl, Hyperparameter-Tuning und Feature-Engineering zu automatisieren, die nicht nur die Hindernisse für den Einstieg in die AI-Adoption reduziert, sondern auch die Effizienz und Genauigkeit erhöht. So unterstreicht die steigende Anzahl von Studien über AutoML ihre zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von KI. Zum Beispiel, im August 2023, eine Studie präsentierte AutoMLs Potenzial, Drahtlinienprotokolle und Reservoireigenschaften genau vorherzusagen, um Effizienz zu bieten und Kohlenstoffemissionen zu reduzieren, indem manuelle Analyse eliminiert wird.

Darüber hinaus stellt die Knappheit der Data Science-Know-how einen kritischen Engpass in den organisatorischen Bemühungen, ML effektiv zu nutzen. Da die Nachfrage nach datengetriebenen Erkenntnissen weiter ansteigt, verschärft der Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern die Herausforderung des Aufbaus und der Bereitstellung von ML-Modellen. Dazu spielt AutoML eine zentrale Rolle, um diese Lücke zu lösen, indem Schlüsselaspekte der ML-Pipeline automatisiert werden. Durch die Optimierung von Prozessen, wie Modellauswahl, Hyperparameter-Tuning und Feature Engineering, ermöglicht AutoML Einzelpersonen ohne spezialisierte Fähigkeiten, ML-Modelle effizient zu entwickeln und einzusetzen. Diese Demokratisierung der ML-Fähigkeiten beschleunigt nicht nur ihre Annahme, sondern reduziert auch die Abhängigkeit von einem begrenzten Pool von Expertentalent.

Während der AutoML-Markt ein schnelles Wachstum erlebt, kann das Fehlen von Dolmetschbarkeit und Transparenz in AutoML-Modellen das Wachstum auf einen gewissen Grad beschränken. Da diese Systeme komplexe Prozesse automatisieren, ist das Verständnis, wie Entscheidungen getroffen werden, herausfordernd geworden, die Sorgen um Rechenschaftspflicht und Vertrauen weiter zu erhöhen. Zusätzlich können AutoML-Tools mit der Handhabung von hochspezialisierten oder Nischen-Datensätzen kämpfen, um ihre Anwendbarkeit über verschiedene Domänen zu begrenzen.

Automatisierte Machine Learning Market Trends

Die AutoML-Branche wird erwartet, dass sie durch steigende Anwendungen und Forschungen im medizinischen Bereich weiter erhebliches Wachstum erfahren. Da Gesundheitsdienstleister und Forscher das Potenzial von AutoML bei der Revolutionierung von Patientenversorgung und medizinischer Forschung erkennen, besteht die Nachfrage nach AI-getriebenen Lösungen, die auf die Herausforderungen im Gesundheitswesen zugeschnitten sind. AutoML bietet die Möglichkeit, komplexe maschinelle Lernaufgaben zu automatisieren, wie Modellauswahl und Feature Engineering, um die Entwicklung von prädiktiven Modellen für Krankheitsdiagnose, Therapieoptimierung und Medikamentenentdeckung zu optimieren.

Darüber hinaus erweitert die laufende Forschung in AutoML-spezifischen Methoden für die medizinische Datenanalyse ihren Umfang und erhöht seine Genauigkeit in Healthcare-Anwendungen. Diese Trends signalisieren eine vielversprechende Zukunft für AutoML bei der Transformation von medizinischen Praktiken und der Verbesserung der Patientenergebnisse. Im August 2023 wurde eine Studie zur Untersuchung der Eignung und Wirksamkeit von AutoML für prospektive Anwendungen in der diagnostischen Neuroradiologie veröffentlicht. Ziel war es, die Machbarkeit und die Vorteile der Verwendung von AutoML-Modellen gegenüber herkömmlichen maschinellen Lernmodellen zu bewerten.

Automatisierte maschinelle Marktanalyse

Basierend auf dem Angebot wird der automatisierte Maschinenlernmarkt in Lösung und Service aufgeteilt. Das Lösungssegment dominiert den Markt im Jahr 2023 und wird bis 2032 auf über 10 Milliarden USD projiziert. Da Unternehmen effiziente und zugängliche KI-Lösungen suchen, hat sich AutoML als ein zentrales Angebot zur Optimierung des maschinellen Lernprozesses entwickelt, ohne dass umfangreiches Know-how erforderlich ist.

Auto ML-Lösungen umfassen eine Reihe von Features, von der automatisierten Modellauswahl bis zum Hyperparameter-Tuning für Catering bis hin zu Organisationen aller Größen und Branchen. Mit dem Versprechen der Demokratisierung von KI-Fähigkeiten und der Beschleunigung der Time-to-Insight wird die Nachfrage nach AutoML-Lösungen weiter steigen und durch die Notwendigkeit skalierbarer, kostengünstiger und benutzerfreundlicher maschineller Lernlösungen gefördert werden.

Basierend auf dem Einsatzmodus wird der automatisierte Maschinenlernmarkt in Cloud und On-Premises eingeteilt. Das Cloud-Segment hielt 2023 einen großen Marktanteil von rund 66%. Da Unternehmen zunehmend ihren Betrieb in die Cloud migrieren, wächst die Attraktivität von auf Cloud-Plattformen gehosteten AutoML-Lösungen exponentiell. Cloud-Bereitstellung bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und Zugänglichkeit und ermöglicht Unternehmen, AutoML-Funktionen zu nutzen, ohne dass eine umfangreiche Infrastruktur oder spezialisierte Expertise erforderlich ist.

Darüber hinaus Cloud-basiertes Auto ML-Lösungen erleichtern die nahtlose Integration mit bestehenden Workflows und Datenquellen zur Beschleunigung von Zeit-zu-Wert und zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit. Dieser Anstieg der Nachfrage nach Cloud-basiertem AutoML wird seine zentrale Rolle bei der Demokratisierung von KI unterstreichen und Innovationen in der Industrie vorantreiben.

Nordamerika dominierte 2023 mit einem Anteil von über 37 % den globalen automatisierten Maschinenbaumarkt. Das blühende Tech-Ökosystem in der ganzen Region fördert Innovationen und schafft einen fruchtbaren Boden für AutoML-Anwendungen in verschiedenen Branchen. Mit dem Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und dem wachsenden Bedarf an AI-getriebenen Erkenntnissen wenden sich mehrere nordamerikanische Unternehmen an AutoML, um den maschinellen Lernprozess zu optimieren. Darüber hinaus verstärkt die starke Neigung zur Automatisierung und Effizienz die Attraktivität von AutoML-Lösungen, um zugängliche und skalierbare KI-Funktionen anzubieten.

Automatisiertes maschinelles Lernen Marktanteil

Alphabet Inc. und Amazon Web Services, Inc. halten einen signifikanten Marktanteil von über 15% in der automatisierten Machine Learning (AutoML) Industrie. Diese Marktteilnehmer zeigen partnerschaftliche Strategien sowie technologische Fortschritte, um den steigenden Marktwettbewerb zu erhalten. Durch dedizierte FuE sind sie auf AutoML-Angebote zugeschnitten, um die einzigartigen Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen. Ein starkes Engagement für Innovation und Kundenzufriedenheit ist auch die Positionierung dieser Unternehmen an der Spitze der steigenden Nachfrage nach effizienten und zugänglichen KI-Lösungen.

Automatisierte Machine Learning Market Unternehmen

Großunternehmen, die in der automatisierten maschinellen Lernindustrie (AutoML) tätig sind, sind:

• Alphabet Inc.
• Alter
• Amazon Web Services, Inc.
• Daten
• DataRobot, Inc.
• Labore
• H2O.ai.
• IBM Corporation
• Microsoft
• TITEL Software Inc.

Automatisierte Machine Learning Industry News

• Im September 2023 hat Fujitsu Limited in Zusammenarbeit mit der Linux Foundation ihre automatisierten Technologien für maschinelles Lernen und KI-Messe als Open Source-Software (OSS) im Vorfeld der Veranstaltung "Open Source Summit Europe 2023" offiziell vorgestellt.
• Im Juli 2023, DiamiR Biosciences, ein Pionier in nicht-invasiven blutbasierten diagnostischen Tests für die Gehirngesundheit und verschiedene Krankheiten, offenbart eine Partnerschaft mit JADBio. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, die AutoML Platform und Services von JADBio für vorausschauende Modelle zu nutzen.

Der Marktforschungsbericht für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie, mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Umsatz (USD Million) von 2021 bis 2032, für folgende Segmente:

Markt, Durch Angebot

• Lösungen
• Dienstleistungen
  • Beratung
  • Integration
  • Bereitstellung

Markt, Durch Einsatzmodus

• Cloud
• Vorkommnisse

Markt, nach Unternehmensgröße

• KMU
  • Lösungen
  • Dienstleistungen
    • Beratung
    • Integration
    • Bereitstellung
• Großunternehmen
  • Lösungen
  • Dienstleistungen
    • Beratung
    • Integration
    • Bereitstellung

Markt, nach Anwendung

• Datenverarbeitung
• Produktentwicklung
• Modellauswahl
• Hyperparameteroptimierung & Tuning
• Modellsemble
• Sonstige

Markt, von Endbenutzer

• IT & Telekommunikation
• BFSI
• Einzelhandel
• Automobilindustrie
• Medien und Unterhaltung
• Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Russland
  • Italien
  • Spanien
  • Rest Europas
• Asia Pacific
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Südkorea
  • ANZ
  • Südostasien
  • Rest von Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas
• MENSCHEN
  • VAE
  • Südafrika
  • Saudi Arabien
  • Rest von MEA