Размер рынка автоматизированного машинного обучения

Размер рынка автоматизированного машинного обучения был оценен в 1,4 миллиарда долларов США в 2023 году и, по оценкам, регистрирует CAGR более 30% в период с 2024 по 2032 год, что обусловлено активизацией НИОКР. Поскольку организации стремятся использовать возможности машинного обучения (ML) без обширного опыта, AutoML стал ключевым решением для демократизации возможностей ИИ. Например, в июле 2023 года исследователи Массачусетского технологического института впервые разработали инновационное решение BioAutoMATED, автоматизированную систему машинного обучения, упрощающую выбор моделей и предварительную обработку данных для сокращения времени и усилий.

С ростом инвестиций в технологии, основанные на искусственном интеллекте, потребность в эффективных и доступных инструментах МО стала первостепенной. AutoML упрощает конвейер ML для автоматизации выбора моделей, настройки гиперпараметров и разработки функций, тем самым уменьшая барьер для входа для внедрения ИИ. Этот всплеск спроса очевиден во всех отраслях, от здравоохранения до финансов, где анализ данных имеет решающее значение для инноваций и конкурентоспособности. Поскольку исследования продолжают улучшать алгоритмы и фреймворки AutoML, ожидается, что траектория рынка автоматизированного машинного обучения останется стабильной, обещая более широкую доступность и преобразующий потенциал в ландшафте ИИ.

Поскольку исследования все чаще подчеркивают эффективность AutoML в упрощении процесса машинного обучения, компании стремятся извлечь выгоду из его преимуществ. AutoML может похвастаться способностью автоматизировать выбор моделей, настройку гиперпараметров и разработку функций, что не только снижает барьеры для входа для внедрения ИИ, но также повышает эффективность и точность. Таким образом, растущее число исследований AutoML подчеркивает его ключевую роль в формировании будущего ИИ. Например, в августе 2023 года исследование продемонстрировало потенциал AutoML для точного прогнозирования проводных журналов и свойств резервуаров для обеспечения эффективности и сокращения выбросов углерода за счет исключения ручного анализа.

Кроме того, нехватка опыта в области науки о данных создает критическое узкое место в организационных усилиях по эффективному использованию ОД. Поскольку спрос на данные продолжает расти, нехватка квалифицированных специалистов по данным усугубляет проблему создания и развертывания моделей МО. С этой целью AutoML играет ключевую роль в устранении этого разрыва путем автоматизации ключевых аспектов трубопровода ML. Оптимизируя процессы, такие как выбор моделей, настройка гиперпараметров и разработка функций, AutoML позволяет людям без специальных навыков эффективно разрабатывать и развертывать модели ML. Эта демократизация возможностей МО не только ускоряет ее внедрение, но и снижает зависимость от ограниченного пула специалистов.

В то время как рынок AutoML переживает быстрый рост, отсутствие интерпретируемости и прозрачности в моделях AutoML может в некоторой степени ограничить рост. По мере того, как эти системы автоматизируют сложные процессы, понимание того, как принимаются решения, становится все более сложным, что вызывает обеспокоенность по поводу подотчетности и доверия. Кроме того, инструменты AutoML могут работать с узкоспециализированными или нишевыми наборами данных, ограничивая их применимость в различных областях.

Тенденции рынка автоматизированного машинного обучения

Ожидается, что индустрия AutoML продолжит значительный рост, обусловленный ростом приложений и исследований в области медицины. Поскольку поставщики медицинских услуг и исследователи признают потенциал AutoML в революционизировании ухода за пациентами и медицинских исследований, наблюдается всплеск спроса на решения, основанные на искусственном интеллекте, адаптированные к проблемам здравоохранения. AutoML предлагает возможность автоматизации сложных задач машинного обучения, таких как выбор моделей и разработка функций, для оптимизации разработки прогнозных моделей для диагностики заболеваний, оптимизации лечения и обнаружения лекарств.

Кроме того, текущие исследования в AutoML-специфических методологиях для анализа медицинских данных расширяют сферу применения и повышают его точность в медицинских приложениях. Эти тенденции будут сигнализировать о многообещающем будущем для AutoML в преобразовании медицинской практики и улучшении результатов лечения пациентов. В августе 2023 года было опубликовано исследование для изучения пригодности и эффективности AutoML для перспективного использования в диагностической нейрорадиологии. Цель состояла в том, чтобы оценить целесообразность и преимущества использования моделей AutoML по сравнению с традиционными моделями машинного обучения.

Автоматизированный анализ рынка машинного обучения

На основе предложения рынок автоматизированного машинного обучения делится на решение и сервис. Сегмент решений доминирует на рынке в 2023 году и, по прогнозам, превысит 10 миллиардов долларов к 2032 году. Поскольку компании ищут эффективные и доступные решения для ИИ, AutoML стала ключевым предложением для оптимизации процесса машинного обучения, не требуя большого опыта.

Автомат Решения ML включают в себя ряд функций, от автоматического выбора модели до настройки гиперпараметров для общественного питания для организаций всех размеров и отраслей. С обещанием демократизации возможностей ИИ и ускорения времени до понимания спрос на решения AutoML будет продолжать расти, подпитываемый потребностью в масштабируемых, экономически эффективных и удобных решениях для машинного обучения.

Основываясь на режиме развертывания, рынок автоматизированного машинного обучения подразделяется на облачные и локальные. Облачный сегмент занимал основную долю рынка около 66% в 2023 году. По мере того, как компании все чаще перемещают свои операции в облако, привлекательность решений AutoML, размещенных на облачных платформах, растет в геометрической прогрессии. Облачное развертывание обеспечивает масштабируемость, гибкость и доступность, позволяя организациям использовать возможности AutoML без необходимости обширной инфраструктуры или специализированного опыта.

Кроме того, облачный Auto Решения ML обеспечивают бесшовную интеграцию с существующими рабочими процессами и источниками данных для ускорения затрат времени и повышения конкурентоспособности. Этот всплеск спроса на облачный AutoML подчеркнет его ключевую роль в демократизации ИИ, одновременно стимулируя инновации в различных отраслях.

Северная Америка доминировала на мировом рынке автоматизированного машинного обучения с долей более 37% в 2023 году. Процветающая технологическая экосистема в регионе способствует инновациям, создавая плодородную почву для приложений AutoML в различных секторах. В связи с нехваткой квалифицированных специалистов по обработке данных и растущей потребностью в искусственном интеллекте некоторые североамериканские компании обращаются к AutoML для оптимизации процесса машинного обучения. Кроме того, сильная склонность к автоматизации и эффективности усиливает привлекательность решений AutoML для обеспечения доступных и масштабируемых возможностей ИИ.

Доля рынка автоматизированного машинного обучения

Alphabet Inc. и Amazon Web Services, Inc. занимают значительную долю рынка более 15% в отрасли автоматизированного машинного обучения (AutoML). Эти участники рынка изучают стратегии, основанные на партнерстве, а также технологические достижения для поддержания растущей рыночной конкуренции. Благодаря специализированным исследованиям и разработкам они адаптируют предложения AutoML для удовлетворения уникальных потребностей своих клиентов. Сильная приверженность инновациям и удовлетворенность клиентов также позиционирует эти фирмы на переднем крае удовлетворения растущего спроса на эффективные и доступные решения ИИ.

Автоматизированные компании рынка машинного обучения

Основными компаниями, работающими в отрасли автоматизированного машинного обучения (AutoML), являются:

• Alphabet Inc.
• Альтерикс
• Amazon Web Services, Inc.
• Датаику
• DataRobot, Inc.
• Особенности Labs
• H2O.ai.
• IBM Corporation
• Microsoft
• ТИБКО Software Inc.

Автоматизированное машинное обучение Новости отрасли

• В сентябре 2023 года Fujitsu Limited в сотрудничестве с Linux Foundation официально представила свои технологии автоматизированного машинного обучения и справедливости ИИ в качестве программного обеспечения с открытым исходным кодом (OSS) в преддверии мероприятия «Open Source Summit Europe 2023».
• В июле 2023 года DiamiR Biosciences, пионер в области неинвазивных диагностических тестов на основе крови для здоровья мозга и различных заболеваний, раскрыла партнерство с JADBio. Это сотрудничество было направлено на использование платформы и сервисов AutoML от JADBio для создания прогнозных моделей.

Отчет по исследованию рынка автоматизированного машинного обучения (AutoML) включает в себя углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозом в отношении выручки (Миллион долларов США) с 2021 по 2032 годДля следующих сегментов:

Рынок, предлагая

• Решения
• Услуги
  • консультирование
  • интеграция
  • Развертывание

Рынок в режиме развертывания

• облако
• Помещения

Рынок по размеру предприятия

• МСП
  • Решения
  • Услуги
    • консультирование
    • интеграция
    • Развертывание
• Большое предприятие
  • Решения
  • Услуги
    • консультирование
    • интеграция
    • Развертывание

Рынок, по применению

• Обработка данных
• Особенности проектирования
• Выбор модели
• Оптимизация гиперпараметров и тюнинг
• Модельный ансамбль
• Другие

Рынок, конечный пользователь

• IT и телекоммуникации
• БФСИ
• розничная торговля
• автомобильный
• Медиа и развлечения
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Россия
  • Италия
  • Испания
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки
• МЭА
  • ОАЭ
  • Южная Африка
  • Саудовская Аравия
  • Остальная часть MEA