의료 분야의 진단 강화, 전자 상거래 성장, 디지털 기술 채택: 최고의 머신 러닝 기업 가이드

머신러닝(ML)은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간 학습을 모방하고 정확도를 천천히 향상시키는 컴퓨터 과학 및 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 컴퓨터 비전, 대규모 언어 모델, 이메일 필터링, 의학, 음성 인식, 농업 등 많은 분야에서 ML을 대규모로 사용하여 성능을 향상시키고 알고리즘을 별도로 개발하는 데 드는 전체 비용을 절감하고 있습니다.

전 세계 여러 산업 분야에서 운영 효율성을 개선하고 수익성을 높이기 위해 디지털 기술을 대규모로 채택하는 것은 ML 솔루션 사용을 향상시키는 주요 요소 중 하나입니다. 특히 의료 부문에서는 의료 전문가가 유전병, 다양한 유형의 암 등 초기 단계에서 식별하기 어려운 질병을 진단할 수 있도록 ML을 광범위하게 사용하고 있습니다.

Fortune Business Insights의 보고서에 따르면,머신러닝 시장2034년까지 가치 평가액은 4,326억 3천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2026~2034년 예측 기간 동안 CAGR 26.7%를 나타냅니다. 시장 규모도 2025년 479억9000만 달러, 2026년 652억8000만 달러로 성장했다.

다음은 상위 7개 머신러닝 회사 목록입니다.

1. IBM 주식회사 

최고의 기계 학습 회사 중 하나인 IBM Corporation은 기업이 다양한 AI 도구를 보다 효과적으로 설계, 구현 및 관리할 수 있는 완전한 ML 솔루션 세트를 제공합니다. 이 회사는 다양한 업계에서 운영되며 기업이 자연어 처리, 예측 분석, 이미지 인식과 같은 활동에 ML 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다.

2023년 5월:IBM은 ML 기업이 ML의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 개발된 AI 및 데이터 플랫폼인 WatsonX의 출시를 발표했습니다. 새로운 플랫폼은 AI 모델을 훈련하고 배포하기 위한 다양한 도구를 제공하는 동시에 다양한 클라우드 환경에서 데이터 거버넌스와 신뢰를 우선시합니다.

2. SAP SE

SAP는 엔터프라이즈 소프트웨어 솔루션에 통합된 다양한 ML 도구와 기능을 제공합니다. 이러한 솔루션을 통해 기업은 예측 유지 관리부터 공급망 관리에 이르기까지 운영 전반에 걸쳐 ML을 사용하여 데이터 기반 결정을 내리고, 운영을 간소화하고, 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

2023년 5월:SAP는 ML 및 고급 엔터프라이즈 AI를 사용하여 Microsoft와의 파트너십을 강화했습니다. 기계 학습 회사는 이전의 SuccessFactors 솔루션을 Microsoft 365 Copilot 및 Viva Learning의 Copilot과 통합하여 HR 팀의 팀 채용 및 개발 프로세스를 지원하고 있습니다.

3. 오라클

Oracle은 클라우드, 데이터베이스 및 엔터프라이즈 애플리케이션에 내장된 여러 ML 기능을 제공합니다. 회사에서 제공하는 이러한 도구를 통해 기업은 AI와 ML을 프로세스 및 애플리케이션에 통합하여 유용한 통찰력에 액세스하고 의사 결정 프로세스를 개선하며 작업을 자동화할 수 있습니다.

2023년 9월:오라클은 기업이 ML 솔루션을 사용하여 의사 결정 프로세스를 강화하고 비즈니스 운영을 간소화하며 고객 경험을 개선할 수 있도록 새로운 엔터프라이즈 생성 AI 솔루션을 출시했습니다.

4. 마이크로소프트사

Microsoft는 Azure Machine Learning 플랫폼을 통해 광범위한 ML 솔루션 및 서비스를 제공합니다. 전 세계적으로 최고의 ML 회사 중 하나입니다. 이 제품군에는 사전 구축된 여러 ML 모델이 포함되어 있으며 기업이 자연어 처리에서 컴퓨터 비전에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 위한 맞춤형 모델을 개발, 교육 및 구현할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 이 기술은 확장 가능하고 비즈니스에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

2023년 5월:Microsoft는 다양한 유형의 데이터와 분석 도구를 하나의 통합 솔루션으로 결합한 포괄적인 분석 플랫폼인 Microsoft Fabric을 출시했습니다. 이러한 도구에는 Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory 및 Power BI가 포함됩니다. 새로운 출시는 데이터 전문가와 기업이 데이터의 힘을 활용하고 AI/ML 시대의 기반을 마련하는 데 도움이 됩니다.

5. 아마존, Inc.

Amazon Web Services(AWS)는 클라우드 기반 ML 서비스의 선두 제공업체 중 하나입니다. 다양한 ML 모델의 개발, 교육 및 구현 프로세스를 단순화하는 Amazon SageMaker와 Amazon Rekognition과 같은 광범위한 ML 도구 라인업을 제공합니다. 이러한 도구는 기업이 이 고급 기술의 힘을 활용하기 위해 선택할 수 있는 다양한 제품을 제공합니다.

2023년 9월:Anthropic은 AWS를 기본 클라우드 서비스 공급자로 선택했습니다. 이 회사는 Amazon의 Tranium 및 Inferentia 칩을 사용하여 곧 출시될 기반 모델을 교육하고 배포하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 결정은 AWS의 비용 효율적이고 성능이 뛰어난 ML 가속기를 활용한 것입니다.

6. 인텔사

인텔은 데이터 과학자와 개발자가 AI 모델을 배포하는 데 도움이 되는 다양한 오픈 소스 AI 참조 키트를 제공합니다. 이러한 키트는 훈련 데이터, 모델 코드, oneAPI 구성 요소, 기계 학습 파이프라인 지침으로 구성되어 다양한 온프레미스, 클라우드 및 엣지 환경에서 AI에 대한 접근성을 향상시킵니다.

2023년 6월:인텔은 Accenture와 협력하여 제작된 34개의 오픈 소스 AI 참조 키트를 제공하고 있습니다. 이 키트는 개발자와 데이터 과학자에게 AI를 보다 효율적으로 사용하는 데 필요한 도구를 제공하며 온프레미스부터 클라우드 및 엣지까지 다양한 환경에서 AI 사용을 향상시키기 위한 훈련 데이터, ML 파이프라인 지침, 모델 코드 및 oneAPI 구성 요소로 구성됩니다.

7. SAS 연구소 주식회사

SAS는 SAS Intelligent Decisioning, SAS Model Manager, SAS Visual Data Mining & Machine Learning 등 다양한 ML 솔루션 포트폴리오를 보유하고 있어 기업의 예측 모델링, 데이터 분석, 의사결정 자동화를 지원합니다.

2023년 5월:SAS는 다른 회사와 새로운 파트너십을 체결하고 신뢰할 수 있는 AI 구축에 대한 약속을 갱신함으로써 책임 있는 혁신 이니셔티브를 강화했습니다. 여기에는 데이터 윤리팀의 확장과 윤리적인 AI 건강 연구소의 개발이 포함됩니다. 또한 SAS는 UNC 갈라파고스 연구 센터와 협력하여 크라우드 기반 AI 및 기계 학습을 사용하여 멸종 위기에 처한 바다거북을 보존한다고 발표했습니다.

기계 학습 산업 - 앞으로 나아갈 길

더 많은 산업에서 비즈니스 성과를 개선하고 수익 마진을 높이기 위해 이 기술을 사용하고 있기 때문에 기계 학습 산업의 미래는 매우 밝습니다. 전 세계적으로 전자상거래 산업이 급속히 성장함에 따라 ML 솔루션의 사용은 향후 몇 년 동안 상당히 증가할 것으로 예상됩니다. Amazon, eBay, Alibaba 등 많은 전자상거래 대기업은 이미 ML의 강력한 기능을 활용하여 고객의 구매 패턴을 연구하고 이에 따라 다양한 비즈니스 결정을 내리기 시작했습니다. ML이 제공하는 이러한 이점과 기타 많은 수익성 있는 이점은 이 기술이 번창할 수 있는 더 많은 기회를 창출할 것입니다.