기계 학습 (ML) 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 엔터프라이즈 유형 (SMES) 및 대기업 (대규모 기업), 배포 (클라우드 및 온-프레미스), 최종 사용 산업 (의료, 소매, IT 및 통신, BFSI, 자동 및 운송, 광고 및 미디어 및 기타 지역), 205-2022.

Global Machine Learning (ML) 시장 규모는 2024 년에 3,532 억 달러로 가치가있었습니다. 시장은 2025 년에 4,999 억 달러에서 2032 년까지 309.68 억 달러로 증가하여 예측 기간 동안 CAGR의 CAGR을 나타냅니다.

기계 학습은 인공 지능 (AI)의 하위 집합입니다. 컴퓨터가 알고리즘과 데이터에서 배우고 인간이 배우는 방식을 빠르게 모방하도록 가르치는 데이터 분석 방법입니다. 의료, 자동차, 소매 및 제조와 같은 다양한 최종 사용 산업에서 AI 및 ML 기술의 채택이 증가하는 것은 시장 성장에 중요한 역할을 할 것입니다. 또한 2020 년에 몇몇 국가는 검역 조치와 사회적 거리 정책을 채택하여 Covid-19 Pandemic의 영향을 완화했습니다. 개발자와 연구원은 ML 도구를 사용하여 이러한 측정 및 정책의 영향을 분석하려고했습니다. 예를 들어,

• 2020 년 4 월, 매사추세츠 주 공과 대학 (MIT) 연구원들은 Covid-19 Pandemic의 데이터를 사용하는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 기계 인텔리전스 알고리즘을 활용하여 바이러스의 확산과 검역 측정의 효능을 결정하거나 예측합니다. 이러한 이니셔티브는 고급 ML 기능에 대한 수요가 급증 할 가능성이 높습니다.

Covid-19 발병은 기계 학습 시장 성장을 빠르게 가속화했으며, 이러한 추세는 평가 기간 동안 계속 될 것으로 예상됩니다. 이는 자동차, 소매, 의료 및 기타 부문에서 ML 기술의 채택이 증가했기 때문입니다.

AI 기술의 적용은 연구자들이 Covid-19 Pandemic과 싸우는 데 도움이되었습니다. 예를 들어, Brookings Institution에 따르면 한국의 연구원들은 지리적 위치 데이터 및 감시 카메라 영상을 사용하여 코로나 바이러스 환자를 추적했습니다. 데이터 과학자들은이 영상과 기계 인텔리전스 알고리즘을 사용하여 다음 발발의 위치를 ​​예측하고 책임 당국에 알리고 Covid-19 긍정적 인 환자를 실시간으로 추적했습니다. 이러한 활발한 이니셔티브는 향후 몇 년 동안 머신 러닝 솔루션에 대한 수요가 급증 할 수 있습니다.

기계 학습 (ML) 시장 동향

시장 진보를 늘리기 위해 분석 솔루션과 기계 인텔리전스의 통합

최근 몇 년 동안 소매 분석 빠르게 확장되었습니다. Alibaba, Ebay 및 Amazon과 같은 많은 전자 상거래 비즈니스는 Advanced Data Analytics Technologies를 사용하여 판매량을 늘리고 소비자 만족도를 향상 시켰습니다. ML 원칙을 기반으로 한인지 음성 코딩 접근법은 음성 및 음성 인식 기술의 연구 개발의 결과로 등장했습니다.

머신 러닝은 기업이 고급 보안 프레임 워크를 수용함에 따라 보안 분석에서 중요한 트렌드가 될 것입니다. 많은 양의 데이터가 수많은 네트워크를 통해 생성되고 교환함에 따라 사이버 전문가들은 잠재적 사이버 위협을 분석하고 추적하는 데 매우 어렵다는 것을 알게됩니다. 이러한 위협이 더 널리 퍼지고 복잡 해짐에 따라 기계 학습 알고리즘은 보안 팀과 조직이 사이버 공격을 예측, 추적 및 인식하는 데 도움이되고 있습니다. 이러한 요소는 시장 규모를 확장 할 것입니다.

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기계 학습 (ML) 시장 성장 요인

시장 성장을 촉진 할 가능성이있는 의료 부문의 응용 프로그램 증가

ML 기술은 이미 다양한 의료 응용 프로그램에서 사용되고 있습니다. 이 산업 수직 에서이 기술은 수백만 개의 고유 한 데이터 포인트를 평가하고 결과를 예측하고 빠른 위험 점수와 정확한 리소스 할당을 제공합니다.

의료 분야 에서이 기술의 가장 중요한 응용 중 하나는 때때로 식별하기 어려운 조건/질병을 진단하고 탐지하는 것입니다. 여기에는 초기 단계에서 감지하기 어려운 다양한 유전성 질병과 암이 포함될 수 있습니다. 이것의 두드러진 예는 IBM Watson Genomics이며, 게놈 기반 종양 시퀀싱이 어떻게 결합 된지를 보여줍니다. 인지 컴퓨팅 암 진단에 도움이 될 수 있습니다. 바이오 제약 대기업 인 Berg는 AI를 사용하여 암과 같은 영역에 대한 치료 용액을 생성합니다.

컴퓨터 비전은 ML과 딥 러닝을 결합한 혁신적인 기술입니다. 이미지 분석을위한 이미지 진단 도구에 중점을 둔 Microsoft의 Innereye 프로그램에 의해 받아 들여졌습니다. 이러한 요인들은 시장 성장을 촉진 할 가능성이 높습니다.

구속 요인

시장 진보를 방해하기위한 기술적 한계와 정확성 부족

ML 플랫폼은 시장 성장을 주도 할 수있는 몇 가지 이점을 제공합니다. 그러나이 기술에는 시장 성장을 방해 할 수있는 특정 매개 변수가 없습니다. ML 플랫폼의 주요 구속 요소 중 하나는 부정확하고 개발되지 않은 알고리즘입니다. 정밀도는 빅 데이터 및 머신 러닝에서 매우 중요하며, 부정확 한 알고리즘으로 인해 결함이있는 품목이 생성 될 수 있습니다. 따라서, 시스템의 모든 매개 변수를 제자리에 놓고 오류 마진이 0에 가깝거나 동일하도록 인간의 상호 작용이 필요합니다. 이 요소는 시장 전망을 방해 할 수 있습니다.

기계 학습 (ML) 시장 세분화 분석

엔터프라이즈 유형 분석에 의해

AI 및 ML 기술을 배치하기 위해 기술 지출을 늘리는 대기업

엔터프라이즈 유형을 기반으로 시장은 중소 기업 및 대기업으로 나뉩니다. 대기업 부문은 2024 년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 데이터 과학 및 AI 기술의 구현은 이러한 조직에서 성장하여 운영에 대한 정량적 통찰력을 도입하고 있습니다. 대기업도 활용을 위해 노력하고 있습니다 딥 러닝 , 인공 학습 및 고품질 서비스를 제공하기위한 결정 최적화.

중소 기업 부문은 예측 기간 동안 상당한 성장률을 보일 것으로 보입니다. ML과 AI는 ICT 투자를 줄이면서 중소기업이 디지털 리소스에 액세스 할 수있는 주요 기술이 될 것으로 예상됩니다.

배포 분석에 의해

ML 솔루션 채택을 돕기 위해 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요 증가

배포 측면에서 시장은 클라우드 및 온 프레미스로 분류됩니다. 클라우드 세그먼트는 예측 기간 동안 현저한 성장률을 기록 할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 백업 시스템을 통한 유연성, 자동 소프트웨어 업그레이드, 재난 관리 및 향상된 효율성은 딥 러닝 소프트웨어 솔루션 및 서비스를위한 클라우드 기반 전달 모델 구현을 향상시킨 몇 가지 주요 장점 중 일부입니다.

클라우드 세그먼트는 2024 년에 상당한 시장 점유율을 차지했습니다.이 부문의 성장은이 배포 모델에서 제공하는 대규모 계산 용량 및 데이터 보안 준수에 기인합니다.

최종 사용 산업 분석으로

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의료 산업의 기계 인텔리전스 응용 프로그램이 놀라운 시장 성장을 목격했습니다.

산업은 대량의 데이터 레버리지 ML 기술을 사용하여 실시간 통찰력을 도출하고 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 최종 사용자는 경쟁 업체에 비해 더 많은 이점을 얻고보다 효율적으로 작업 할 수 있습니다.

Pre-Covid-19 시나리오에서 웨어러블 장치 및 센서를 사용하여 실시간으로 환자의 건강을 평가하면 의료 산업의 기계 인텔리전스 응용에 대한 수요가 급증했습니다. 이 기술은 의료 전문가가 트렌드를 식별하고 데이터를 분석하여 진단 및 치료를 개선하여 기계 학습 시장 점유율을 증가시킵니다.

지역 분석

글로벌 시장은 지리에 의해 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카 전반에 걸쳐 연구됩니다.

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북미는 2024 년에 최대 시장 점유율을 차지했습니다. Oracle Corporation, Amazon.com 및 IBM Corporation과 같은 저명한 R & D 투자자의 존재는 지역 시장 규모를 확대했습니다. 또한, 기존 IT 인프라의 가용성과 막대한 투자는 북미의 시장 성장을 이끌 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 미국의 DERPA (Defense Advanced Research Projects Agency)는 머신 러닝 및 기타 AI 기술을 배치하기 위해 약 20 억 달러를 투자했습니다.

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유럽은 세계 시장에서 강력한 성장을 기록 할 것으로 예상됩니다. 이는 영국과 독일과 같은 숙련 된 근로자가 많은 신흥 시장에서 ML 기술의 사용이 증가함에 따라 발생합니다. 지역 시장은 AI 지원 서비스 및 상품에 대한 고객 액세스 개선으로 인해 더 큰 영향을 받고 있습니다. Covid-19 Pandemic에 의해 유발 된 빠른 디지털화는 회사가 IT 기술에 크게 투자하게 만들었습니다. 최근 McKinsey 설문 조사에 따르면, 2020 년에 비해 모든 산업에서 유럽에서 IT 지출이 25% 증가했으며, 대부분의 디지털 기술 리더는 투자를 늘 렸습니다. 이러한 발전은 새로운 시장 기회를 창출하고 유럽의 시장 성장을 강화할 것입니다.

아시아 태평양은 예측 기간 동안보다 강력한 성장률을 기록 할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도 및 필리핀과 같은이 지역의 개발 도상국은 숙련 된 인력의 도움을받는 활기차고 강력한 스타트 업 생태계를 통해 지역 시장 성장을 강화할 것입니다. 일본 정부는 또한 전국의 인공 지능 사용을 장려하고 기계 학습 서비스의 채택을 강화하기 위해 다양한 이니셔티브를 취하고 있으며 일본의 시장 예측을 개선하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이것들은 APAC 시장 성장을 촉진 할 주요 요인 중 일부입니다.

중동 및 아프리카에서는 석유가 풍부한 걸프 주들이 경제를 다양 화하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 인공 지능 . 대부분의 걸프 국가들은 첨단 기술의 명성을 인식하고 새로운 기술의 발전에 중점을두고 있습니다. UAE는 기술의 혁신과 채택에서 아랍 세계를 이끌고 있습니다. 또한 Smart City 이니셔티브와 자율 운송은이 지역의 AI에 대한 수요를 높일 것입니다.

브라질, 멕시코 및 우루과이와 같은 라틴 아메리카 국가들은 고급 기술 채택을 강화하기위한 새로운 AI 정책과 일관된 전략을 개발하고 있습니다. 이 지역은 미래에 새롭고 유리한 시장 기회를 창출 할 것으로 예상됩니다.

주요 업계 플레이어

시장 위치를 ​​강화하기 위해 기존 제품에 새로운 기능을 도입하는 주요 플레이어

Global Market에서 운영하는 회사는 자동화 된 기계 인텔리전스 솔루션을 제공하여 학습 모델을 쉽게 구축하고 시장에 시간을 가속화합니다. Mlops (Microsoft의 기계 학습 운영) 또는 DevOps 데이터 과학자들이 책임감있게 중요한 프로세스를 혁신 할 수있는 Azure의 ML 기능을 활용합니다. Microsoft Corporation은 시장 위치를 ​​강화하기 위해 제품 제공에 새로운 기능을 지속적으로 도입하고 있습니다.

최고 기계 학습 (ML) 회사 목록 :

• IBM Corporation (미국)
• SAP SE (독일)
• Oracle Corporation (우리를.)
• Hewlett Packard Enterprise Company (우리를.)
• Microsoft Corporation (미국)
• Amazon, Inc. (미국)
• 인텔 코퍼레이션 (우리를.)
• Databricks (우리를.)
• SAS Institute Inc. (우리를.)
• Bigml, Inc. (미국)

주요 산업 개발

• 2022 년 1 월 - Acquia는 고객 수명 가치를 높이기 위해 고객 데이터 플랫폼을 위해 고급 소매 ML 모델을 도입했습니다. 이번 출시로 회사는 소매 업체가 자신의 비즈니스에 대한 전체적인 견해를 얻도록 돕는 것을 목표로했습니다. Acquia는 소매 업체가 마케팅 및 영업 노력 내에서 레버를 이해하도록 지원합니다.
• 2021 년 4 월 : Microsoft Corporation은 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용하는 기계 학습 모델의 정확성을 높이기 위해 건강 및 유전체학, 운송, 노동 및 경제, 인구 및 안전 및 기타 영역을위한 공개 데이터베이스를 시작했습니다. 또한이를 통해 회사는 Azure의 데이터 분석 및 ML 솔루션과 함께 Azure Open 데이터 세트를 활용하여 MLAAS (ML-AS-A-Services) 판매를 촉진시켜 초기 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
• 2021 년 5 월 : Google Cloud는 조직이 AI 모델의 유지 보수 및 배포를 가속화 할 수있는 관리 된 ML 솔루션/플랫폼 인 Vertex AI를 도입했습니다. 또한 Vertex AI는 하나의 API 및 UI에서 ML을 생성하기 위해 Google Cloud 서비스를 사용하여 ML 모델을 규모로 배포, 교육 및 구축하는 프로세스를 간소화합니다.
• 2020 년 2 월 : Oracle Corporation은 Oracle Cloud를 소개했습니다 데이터 과학 플랫폼 . 이 플랫폼은 비즈니스가 데이터 과학 프로그램의 성능을 향상시키기 위해 ML 모델을 공동 교육, 구축, 배포 및 관리하는 데 도움이되도록 설계되었습니다.
• 2020 년 5 월 - Azure Machine Learning은 사용자가 ML 솔루션을 만들고 관리 할 수있는 클라우드 기반 서비스입니다. 데이터 과학자와 엔지니어는 기존 모델 생성 및 데이터 처리 능력 및 프레임 워크의 사용을 최대화하도록 지원합니다. 또한 클라우드에서 워크로드를 배포, 스케일링 및 배포하는 데 도움이됩니다.

보고서 적용 범위

Global Market Research Report는 시장에 대한 포괄적 인 분석을 제공합니다. 저명한 회사 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 이 외에도이 보고서는 주요 산업 개발을 강조하고 시장 동향에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급 한 요인 외에도이 보고서에는 최근 몇 년간 시장의 성장에 기여한 다른 측면이 포함됩니다.

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보고 범위 및 세분화