기계 학습 시장 가치 평가 – 2024~2031년

이 방대한 양의 데이터에서 귀중한 통찰력과 패턴을 추출하기 위한 기계 학습 알고리즘에 대한 필요성 증가 정보는 머신러닝 시장을 추진하고 있습니다. 자율 차량, 드론 및 로봇 공학의 개발은 내비게이션을 위한 기계 학습에 크게 의존하여 2024년에 시장 규모가 102억 4천만 달러를 넘어 약 의 가치에 도달할 것으로 예상됩니다. 2031년까지 2,000억 8천만 달러.

또한 새로운 알고리즘, 기술, 모델을 포함한 인공지능(AI) 연구의 지속적인 발전으로 머신러닝 도입이 가속화됩니다. . 반복적인 작업을 자동화하기 위해 기계 학습을 점점 더 많이 활용하는 기업이 많아지면서 시장은 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 10.9%로 성장할 수 있습니다. /p>

머신러닝 시장정의/개요

머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘 및 통계 모델 개발에 초점을 맞춘 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 각 작업마다. 본질적으로 이는 기계가 데이터로부터 학습하도록 가르치는 것입니다.

이 기술은 음성 언어를 텍스트로 변환하고 음성 명령을 이해할 수 있습니다. 이 기술은 Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서뿐만 아니라 음성 제어 장치 및 음성-텍스트 시스템을 지원합니다. 머신러닝 모델은 금융 거래의 패턴과 이상 징후를 분석하여 사기 행위를 실시간으로 탐지합니다. 은행, 신용카드 회사, 전자상거래 플랫폼에서는 이러한 시스템을 사용하여 사기를 방지하고 거래를 안전하게 보호합니다.

의료 영상 분석(예MRI, CT 스캔), 질병 진단, 맞춤형 치료에 기계 학습이 사용됩니다. 추천, 약물 발견, 유전체학 및 환자 모니터링. 기계 학습은 로봇 시스템이 경험을 통해 학습하고, 새로운 환경에 적응하며, 물체 잡기, 조작, 탐색과 같은 복잡한 작업을 수행하는 데 매우 중요합니다. 기계 학습 알고리즘은 시장 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 금융 시장에서 빈번한 거래 결정을 내립니다. 또한 인공 신경망을 활용하는 기계 학습의 하위 집합은 빠르게 발전하여 이미지 인식 및 음성 합성과 같은 작업을 위한 보다 정확한 모델을 가능하게 합니다.

데이터 생성의 증가로 어떻게 머신러닝 채택이 증가할까요?

소셜 미디어, IoT 기기, 센서, 디지털 거래 등 다양한 소스에서 나오는 데이터의 기하급수적인 증가는 머신러닝 솔루션에 대한 수요. 기업은 이러한 대규모 데이터세트에서 통찰력과 가치를 추출하려고 노력하여 머신러닝 기술의 채택을 촉진합니다.

또한 컴퓨팅 기술, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 인프라의 지속적인 발전은 필요한 컴퓨팅 성능과 확장성을 제공합니다. 복잡한 기계 학습 모델을 훈련하고 배포하는 데 사용됩니다. 이를 통해 조직은 기계 학습을 규모에 맞게 실시간으로 활용할 수 있습니다.

이 외에도 기계 학습 연구, 개발, 혁신에 대한 정부, 기업, 벤처 캐피탈 회사의 투자 및 연구가 증가하고 있습니다. 이러한 투자는 기술 발전을 촉진하고 기계 학습 솔루션의 상용화를 가속화하며 시장을 확장합니다.

게다가 크고 복잡한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출해야 하는 필요성이 높아지면서 기계 학습을 포함한 고급 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. . 금융, 의료, 소매, 통신 등 다양한 분야의 조직은 머신러닝을 활용하여 빅데이터를 분석하고 데이터에 기반한 의사결정을 내립니다.

머신러닝에 대한 제한된 이해와 인식으로 인해 애플리케이션이 제한될까요?

많은 조직, 특히 중소기업(SME)은 머신러닝 기술과 그 잠재적 응용 분야에 대한 이해가 부족할 수 있습니다. 인식, 교육, 전문성이 부족하면 머신러닝 솔루션 채택이 저해되고 시장 성장이 둔화될 수 있습니다.

또한 머신러닝, 데이터 과학, 인공 지능에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련된 전문가가 부족합니다. . 자격을 갖춘 인재를 모집하고 유지하는 것은 조직에 어려운 일이며, 머신러닝 솔루션을 효과적으로 개발하고 배포하는 능력을 제한합니다.

이 외에도 많은 머신러닝 모델, 특히 딥러닝 모델은 복잡하고 불투명하여 해석하고 설명하기가 어렵습니다. 이러한 해석 가능성 부족으로 인해 특히 의료 및 금융과 같은 고위험 애플리케이션에서 신뢰, 책임 및 규정 준수에 대한 우려가 제기됩니다.

게다가 기계 학습 모델에는 라벨이 붙은 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 효과적인 훈련. 그러나 레이블이 지정된 데이터를 얻는 데는 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들 수 있습니다. 특히 특수 응용 프로그램이나 틈새 응용 프로그램의 경우 더욱 그렇습니다. 또한 편향되거나 불완전한 데이터 세트는 편향되거나 부정확한 모델 예측으로 이어질 수 있습니다.

범주별 통찰력

클라우드 기반 배포 드라이브 시스템 채택이 증가할 것입니다. 학습 시장?

클라우드 기반 배포 부문이 머신러닝 시장을 장악하고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 사실상 무제한의 컴퓨팅 리소스를 제공하므로 조직은 수요에 따라 기계 학습 워크로드를 동적으로 확장할 수 있습니다. 이러한 확장성은 대규모 데이터 세트에서 대형 모델을 훈련하고 변동이 심한 워크로드를 효율적으로 처리하는 데 필수적입니다.

또한 클라우드 기반 기계 학습 서비스는 인프라 프로비저닝, 구성 및 유지 관리의 복잡성을 추상화하여 조직이 집중할 수 있도록 해줍니다. 기계 학습 모델 구축 및 배포. 자동화된 워크플로, 사전 구성된 환경 및 관리형 서비스는 기술 전문 지식이 부족한 사용자라도 배포 및 관리 작업을 단순화합니다.

이 외에도 클라우드 플랫폼은 다른 클라우드 서비스, 데이터 소스, 분석 도구를 통해 엔드투엔드 기계 학습 워크플로를 촉진합니다. 조직은 데이터 저장, 처리, 시각화 및 통합을 위해 클라우드 기반 서비스를 활용하여 응집력 있고 확장 가능한 기계 학습 파이프라인을 생성할 수 있습니다.

또한 클라우드 제공업체는 전 세계적으로 데이터 센터를 운영하므로 조직이 기계 학습 모델을 긴밀하게 배포할 수 있습니다. 지연 시간이 짧은 추론과 더 나은 성능을 위해 사용자와 고객에게 제공됩니다. 또한 클라우드 기반 기계 학습 서비스는 인터넷 연결이 가능한 곳 어디에서나 액세스할 수 있어 협업과 원격 작업이 가능합니다.

대기업에서 기계 학습 사용을 늘리는 요인은 무엇입니까?

대기업 세그먼트가 머신러닝 시장을 지배하고 있습니다. 대기업은 일반적으로 기계 학습 솔루션의 연구, 개발 및 구현에 투자할 수 있는 더 많은 재정적 자원을 보유하고 있습니다. 인재 확보, 인프라, 기술 파트너십을 위해 상당한 예산을 할당할 여유가 있어 혁신의 선두에 설 수 있습니다.

또한 대기업은 운영, 고객, 고객으로부터 생성된 방대한 양의 데이터를 보유하는 경우가 많습니다. 상호 작용, 공급망 활동. 이러한 풍부하고 다양한 데이터를 통해 실행 가능한 통찰력을 제공하고 프로세스를 최적화하며 비즈니스 가치를 창출하는 정교한 기계 학습 모델을 교육할 수 있습니다.

이 외에도 대기업은 심층적인 분야 전문 지식과 업계 지식을 보유하고 있는 경우가 많습니다. 특정 업종에 맞춰진 기계 학습 솔루션을 개발하고 배포하는 데 유용합니다. 의료, 금융, 제조, 소매 등 대기업은 업계 전문 지식을 활용하여 영향력 있는 머신러닝 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

게다가 대기업은 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 인공지능. 데이터 과학자, 엔지니어, 도메인 전문가로 구성된 전담 팀을 구성하여 머신러닝 프로젝트에 참여하고 혁신과 경쟁력을 높일 여유가 있습니다.

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국가/지역별 통찰력

북미의 강력한 생태계와 인프라가 성숙해 질까요?

북미는 기술 공급업체, 클라우드 제공업체, 클라우드 제공업체로 구성된 강력한 생태계를 자랑합니다. 기계 학습 및 인공 지능에 중점을 둔 벤처 캐피탈 회사 및 학술 기관입니다. 이 생태계는 협업, 투자, 지식 공유를 지원하여 혁신과 시장 성장을 촉진합니다.

또한 북미 지역은 전 세계의 데이터 과학, 기계 학습, 컴퓨터 과학 분야 최고의 인재를 유치합니다. 이 지역의 주요 대학과 연구 기관은 기계 학습 분야의 최첨단 프로그램과 연구 기회를 제공하여 숙련된 인력과 혁신 파이프라인에 기여하고 있습니다.

이 외에도 북미는 다음과 같은 선도적인 기술 대기업의 본거지입니다. 기계 학습 연구, 개발 및 제품 혁신에 막대한 투자를 하는 Google, Amazon, Microsoft, IBM, Facebook 등이 있습니다. 이들 회사는 채택을 촉진하고 머신러닝 기능에 대한 액세스를 민주화하는 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼, 도구 및 서비스를 제공합니다.

또한 북미의 다양한 고객 기반은 머신러닝 솔루션에 대한 수요를 촉진하여 기업이 자동화할 수 있도록 지원합니다. 프로세스를 개선하고, 고객 경험을 개선하고, 디지털 경제에서 경쟁력을 유지하세요.

아시아 태평양 지역의 디지털 혁신이 머신러닝 도입을 강화할 것인가?

APAC 국가는 다양한 분야에서 급속한 디지털 혁신을 겪고 있습니다. 인터넷 보급률 증가, 스마트폰 채택, 전자상거래 성장과 같은 요인에 의해 주도된 산업입니다. 금융, 소매, 의료, 제조, 운송과 같은 분야의 조직은 머신러닝을 활용하여 디지털 경제에서 혁신을 이루고 경쟁력을 유지하고 있습니다.

이 외에도 APAC에는 급성장하는 스타트업 커뮤니티와 함께 번창하는 기술 생태계가 있습니다. 방갈로르, 싱가포르, 상하이, 서울과 같은 도시에 , 연구 기관 및 기술 허브가 있습니다. 이러한 허브는 인재를 유치하고 혁신을 촉진하며 머신러닝 연구, 개발, 기업가 정신의 중심지 역할을 합니다.

또한 APAC 국가에는 숙련된 엔지니어, 데이터 과학자, AI 전문가로 구성된 대규모 풀이 있습니다. 교육, 훈련, 인재 개발에 대한 투자를 통해 성장하고 있습니다. 이 지역의 주요 대학과 연구 기관은 데이터 과학, 기계 학습, 인공 지능 분야의 전문 프로그램을 제공하여 수요가 높은 기술을 갖춘 졸업생을 배출합니다.

경쟁 환경

경쟁 환경 머신러닝 시장은 시장 점유율을 확보하고 혁신을 추진하려는 주요 업체 간의 치열한 경쟁이 특징입니다. 이들 회사는 방대한 자원, 연구 역량 및 글로벌 영향력을 활용하여 최첨단 솔루션을 제공하고 시장 성장을 주도합니다. 또한 스타트업, 틈새 기업, 오픈 소스 커뮤니티로 구성된 활발한 생태계는 전문화된 솔루션, 도메인 전문 지식 및 기계 학습에 대한 혁신적인 접근 방식을 제공하여 경쟁 환경에 기여합니다. 전략적 파트너십, M&A 활동, 인재와 기술에 대한 투자는 경쟁을 더욱 심화시키고 시장의 진화하는 역동성을 형성합니다. 머신러닝에 대한 수요가 산업 전반에 걸쳐 지속적으로 증가함에 따라 경쟁은 계속 치열해지며 플레이어 간의 지속적인 혁신과 시장 차별화를 주도할 것으로 예상됩니다. 기계 학습 시장에서 활동하는 주요 업체로는 다음과 같습니다

• Google
• Amazon
• Microsoft
• IBM
• Facebook
• Apple
• NVIDIA
• Salesforce
• Adobe
• Intel
• 바이두
• 알리바바 클라우드
• 텐센트
• OpenAI
• 팔란티르 테크놀로지스
• Databricks
• SAP
• ai
• Zymergen
• UiPath

최신 개발

• 2022년 1월 Acquia는 소매 ML 모델을 도입하여 고객 평생 가치를 높이고 소매업체에 포괄적인 비즈니스 관점을 제공하여 마케팅 및 판매 전략을 이해하는 데 도움을 주었습니다.
• 2021년 4월, Microsoft는 Azure Open Datasets 및 데이터 분석을 활용하여 기계 학습 모델의 정확성을 높이고 대규모 통찰력을 높이기 위해 다양한 분야에서 개방형 데이터베이스를 출시했습니다.

보고서 범위

기계 학습 시장, 카테고리별

기업 유형

• 중소기업(SME)
• 대기업

배포

• 클라우드
• 온프레미스

최종 사용자 산업

• 소매
• IT 및 통신
• 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
• 자동차 & 교통
• 광고 및amp; 미디어
• 제조

시장 조사의 연구 방법론

연구 방법론 및 기타 측면에 대해 자세히 알아보기 연구 조사에 관심이 있으신가요? 에 문의해 주세요.

이 보고서를 구매하는 이유

경제와 경제 분야의 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적, 정량적 분석 비경제적 요인 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(USD Billion) 데이터 제공 가장 빠른 성장과 시장 지배가 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냄 소비를 강조하는 지역별 분석 해당 지역의 제품/서비스 및 각 지역 내 시장에 영향을 미치는 요인을 나타냅니다. 주요 업체의 시장 순위와 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 비즈니스 확장 및 인수를 포함하는 경쟁 환경 지난 5년간의 회사 프로필 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 참여자를 위한 SWOT 분석으로 구성된 광범위한 회사 프로필 최근 개발과 관련된 업계의 현재 및 미래 시장 전망(성장 기회 및 신흥 지역과 선진 지역 모두의 동인 및 과제와 제한 사항 포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점의 시장에 대한 심층 분석 포함 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력 제공 및 성장 기회 제공 향후 몇 년 동안의 시장 판매 후 6개월 분석 지원

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