حجم سوق التعلم الآلي الآلي، وحصته، وتحليل الصناعة، حسب نموذج النشر (المحلي والمستند إلى السحابة)، حسب نوع المؤسسة (المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم والمؤسسات الكبيرة)؛ حسب الصناعة العمودية (BFSI، الرعاية الصحية وعلوم الحياة، البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية، تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، الحكومة والدفاع، وغيرها)، والتوقعات الإقليمية، 2026-2034

رؤى السوق الرئيسية

بلغت قيمة سوق التعلم الآلي الآلي العالمي 4.92 مليار دولار أمريكي في عام 2025. ومن المتوقع أن ينمو السوق من 6.81 مليار دولار أمريكي في عام 2026 إلى 92.31 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 38.52٪ خلال الفترة المتوقعة.

يوفر التعلم الآلي (AutoML) طرقًا وتقنيات يمكن الوصول إليها لغير المتخصصين في التعلم الآلي، كما يعمل على تسريع أبحاث التعلم الآلي. في الآونة الأخيرة، حقق التعلم الآلي (ML) نجاحًا لا يصدق ويعتمد عليه المزيد من التخصصات. يمكن للمطورين ذوي الخبرة الأقل في تعلم الآلة تدريب النماذج المعقدة المصممة خصيصًا لمتطلبات أعمالهم بفضل AutoML. لقد أدى التوسع السريع في تطبيقات تعلم الآلة إلى ظهور الحاجة إلى تقنيات تعلم الآلة المتوفرة بسهولة والتي لا تتطلب فهمًا متخصصًا.

يشهد سوق AutoML نموًا كبيرًا بسبب فجوة المواهب في علوم البيانات، والتقدم التكنولوجي السريع، والاعتماد المتزايد للذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات. وفقًا لتقرير "توقعات مسح سوق محترفي البيانات لعام 2024" الصادر عن شركة Adastra Corporation، أشار حوالي 76% من متخصصي البيانات في الولايات المتحدة إلى أن النقص في مواهب علوم البيانات سيستمر طوال عام 2024. وفقًا لتقرير "حالة علوم البيانات لعام 2022" الصادر عن شركة Anaconda Inc، ذكر 63% من المشاركين أن مؤسستهم تشعر بقلق معتدل على الأقل بشأن نقص المواهب في هذا المجال. مع قيام الشركات بتوليد المزيد من البيانات، هناك طلب متزايد على علماء البيانات. يمكن أن تساعد أدوات AutoML في سد هذه الفجوة من خلال تمكين الخبراء غير المتخصصين في التعلم الآلي من إنشاء نماذج تعلم الآلة ونشرها.   

كان لجائحة كوفيد-19 تأثير مختلط على السوق. سلط تفشي المرض الضوء على أهمية اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، مما أدى إلى اهتمام كبير بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بما في ذلك AutoML. ومع ذلك، تواجه العديد من المؤسسات قيودًا على الميزانية بسبب التأثير الاقتصادي للوباء، مما يؤدي إلى بعض التأخير في استثمارات الذكاء الاصطناعي وAutoML.

تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على سوق التعلم الآلي الآلي

يعد التعلم الآلي (ML) تقنية ثورية تمثل تحديات كبيرة، مثل أداء النموذج وعدم توازن البيانات والتعقيد. وفقًا لدراسة التحول الرقمي Ecosystm-Kyndryl لعام 2022، أبدى حوالي 46% من المشاركين في الاستطلاع اهتمامهم بتقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء نماذج أكثر تعقيدًا، بما في ذلك الشبكات العصبية العميقة، والتي يصعب على البشر تصميمها يدويًا. يؤدي هذا إلى زيادة قدرات AutoML لمعالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا. 

رؤى رئيسية

ويغطي التقرير الأفكار الرئيسية التالية:

• المؤشرات الاقتصادية الكلية الجزئية
• الدوافع والقيود والاتجاهات والفرص
• استراتيجيات العمل المعتمدة من قبل اللاعبين الرئيسيين
• تحليل SWOT الموحد للاعبين الرئيسيين

التقسيم

بواسطة نموذج النشر

 

• داخل مقر العمل
• القائم على السحابة

حسب نوع المؤسسة

 

• الشركات الصغيرة والمتوسطة
• المؤسسات الكبيرة

بواسطة الصناعة العمودية

 

• بفسي
• الرعاية الصحية وعلوم الحياة
• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
• الحكومة والدفاع
• آحرون

حسب المنطقة

• أمريكا الشمالية (الولايات المتحدة وكندا والمكسيك)
• أمريكا الجنوبية (البرازيل والأرجنتين وبقية أمريكا الجنوبية)
• أوروبا (المملكة المتحدة، وألمانيا، وفرنسا، وإيطاليا، وإسبانيا، وروسيا، والبنلوكس، ودول الشمال، وبقية أوروبا)
• الشرق الأوسط وأفريقيا (تركيا وإسرائيل ودول مجلس التعاون الخليجي وشمال أفريقيا وجنوب أفريقيا وبقية دول الشرق الأوسط   وأفريقيا)
• آسيا والمحيط الهادئ (الصين والهند واليابان وكوريا الجنوبية ورابطة أمم جنوب شرق آسيا وأوقيانوسيا وبقية آسيا والمحيط الهادئ)

التحليل حسب نوع المؤسسة

ينقسم سوق التعلم الآلي الآلي إلى مؤسسات صغيرة ومتوسطة الحجم ومؤسسات كبيرة. يهيمن قطاع المؤسسات الكبيرة على السوق حيث تمتلك هذه المؤسسات عادةً المزيد من الموارد المالية للاستثمار في التقنيات المتطورة. يمكن للمؤسسات الكبيرة تخصيص المزيد من الأموال لشراء منصات AutoML، وتوظيف علماء البيانات، والاستثمار في البنية التحتية المطلوبة. غالبًا ما تولد المؤسسات الكبيرة كميات هائلة من البيانات، وهو أمر مهم لتدريب نماذج تعلم الآلة الدقيقة. يتيح لهم الوصول إلى مجموعات بيانات واسعة ومتنوعة تطوير نماذج أكثر قوة باستخدام AutoML.

التحليل الإقليمي

ينقسم سوق التعلم الآلي الآلي العالمي إلى خمس مناطق: أمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية وأوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا والمحيط الهادئ.

تحظى أمريكا الشمالية بأعلى حصة في السوق بسبب التقدم التكنولوجي السريع، ووجود اللاعبين الرئيسيين، وأنشطة البحث والتطوير القوية في هذه المنطقة. تعد الشركات في المنطقة من أوائل الشركات التي تبنّت تقنية التعلم الآلي، مما أدى إلى ارتفاع الطلب على أنظمة AutoML.

تُظهر منطقة آسيا والمحيط الهادئ أعلى معدل نمو سنوي مركب في سوق التعلم الآلي الآلي بسبب اقتصاداتها سريعة التوسع والتحول الرقمي القوي. تشهد الشركات في هذه المنطقة تحولًا رقميًا ملحوظًا لمعالجة ديناميكيات الأعمال سريعة التطور التي تدفع الاستثمار في التقنيات المتقدمة.

التوزيع العالمي لسوق تعلم الآلة الآلي، حسب المنطقة

• أمريكا الشمالية – 32%
• أمريكا الجنوبية – 7%
• أوروبا – 24%
• الشرق الأوسط وأفريقيا – 12%
• آسيا والمحيط الهادئ – 25%

تغطية اللاعبين الرئيسيين

ويقدم التقرير لمحات عن اللاعبين الرئيسيين مثل Google LLC، وRun.ai، وAmazon Web Services, Inc.، وBinary Global، وMicrosoft Corporation، وIBM Corporation، وDataBricks.

تطورات الصناعة الرئيسية

مارس 2023:أعلنت شركة Qeexo التابعة لشركة TDK عن إطلاق Automated ML لـ Arm Keil MDK. سيسمح هذا الحل بسير عمل التعلم الآلي والتطوير المضمن الشامل باستخدام AutoML وArm Keil MDK.

مايو 2021:أعلنت شركة DataBricks عن إطلاق "DataBricks AutoML" لتمكين الشركات من إنشاء نماذج تعلم الآلة ونشرها بسهولة من خلال أتمتة المعالجة المسبقة والتدريب/ضبط النماذج.