기계 학습(ML) 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석, 기업 유형별(중소기업 및 대기업), 배포별(클라우드 및 온프레미스), 최종 사용 산업별( 의료, 소매, IT 및 통신, BFSI, 자동차 및 운송, 광고 및 미디어, 제조 및 기타) 및 지역 예측(2023~2030년)

2022년 전 세계 머신러닝(ML) 시장 규모는 192억 달러로 평가되었습니다. 시장은 2023년 260억 3천만 달러에서 2030년 2,259억 1천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 36.2%를 나타낼 것으로 예상됩니다. .

머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합입니다. 컴퓨터가 알고리즘과 데이터로부터 학습하고 인간이 학습하는 방식을 빠르게 모방하도록 가르치는 데이터 분석 방법입니다. 특히 의료, 자동차, 소매, 제조 등 다양한 최종 사용 산업에서 AI 및 ML 기술 채택이 늘어나는 것은 시장 성장에 중요한 역할을 할 것입니다. 또한 2020년에는 여러 국가에서 코로나19 팬데믹의 영향을 완화하기 위해 검역 조치와 사회적 거리두기 정책을 채택했습니다. 개발자와 연구원은 ML 도구를 사용하여 이러한 조치와 정책의 효과를 분석하려고 했습니다. 예를 들어,

• 2020년 4월, 매사추세츠 공과대학(MIT) 연구원들은 코로나19 팬데믹 데이터를 사용하는 모델을 개발했습니다. 이 모델은 기계 지능 알고리즘을 활용하여 바이러스 확산과 격리 조치의 효율성을 결정하거나 예측합니다. 이러한 이니셔티브로 인해 고급 ML 기능에 대한 수요가 급증할 가능성이 높습니다.

코로나19 영향

COVID-19 팬데믹으로 인해 선두 기업에 전례 없는 시장 기회가 창출되었습니다

COVID-19 사태로 인해 머신러닝 시장 성장이 급격히 가속화되었으며, 이러한 추세는 평가 기간 동안에도 지속될 것으로 예상됩니다. 이는 자동차, 소매, 의료 및 기타 부문에서 ML 기술 채택이 증가하고 있기 때문입니다.

AI 기술의 적용은 연구자들이 코로나19 팬데믹에 대처하는 데 도움이 되었습니다. 예를 들어 브루킹스 연구소에 따르면 한국의 연구원들은 위치정보 데이터와 감시 카메라 영상을 사용해 코로나바이러스 환자를 추적했습니다. 데이터 과학자들은 이 영상과 기계 지능 알고리즘을 사용하여 다음 발병 위치를 예측하고 담당 당국에 알리고 실시간으로 코로나19 양성 환자를 추적했습니다. 이러한 적극적인 계획으로 인해 향후 몇 년 동안 머신러닝 솔루션에 대한 수요가 급증할 수 있습니다.

최신 동향

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시장 발전을 촉진하기 위해 기계 지능과 분석 솔루션의 통합

최근 몇 년 동안 소매 분석 분야가 빠르게 확장되었습니다. . Alibaba, eBay, Amazon과 같은 많은 전자상거래 기업은 고급 데이터 분석 기술을 사용하여 매출을 늘리고 소비자 만족도를 향상시켰습니다. ML 원리에 기반한 인지 음성 코딩 접근 방식은 음성 및 음성 인식 기술에 대한 연구 개발의 결과로 나타났습니다.

기업이 고급 보안 프레임워크를 채택함에 따라 머신러닝은 보안 분석에서 중요한 트렌드가 될 가능성이 높습니다. 수많은 네트워크를 통해 대량의 데이터가 생성되고 교환됨에 따라 사이버 전문가는 잠재적인 사이버 위협을 분석하고 추적하는 데 상당히 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 위협이 더욱 광범위해지고 복잡해짐에 따라 머신 러닝 알고리즘은 보안 팀과 조직이 사이버 공격을 보다 신속하게 예측, 추적 및 인식할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 요인으로 인해 시장 규모가 확대될 것입니다.

요인

의료 부문의 애플리케이션 증가로 시장 성장 촉진

ML 기술은 이미 다양한 의료 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 이 업종에서 이 기술은 수백만 개의 서로 다른 데이터 포인트를 평가하고 결과를 예측할 뿐만 아니라 빠른 위험 점수와 정확한 리소스 할당을 제공합니다.

의료 분야에서 이 기술을 적용하는 가장 중요한 것 중 하나는 때때로 식별하기 어려운 상태/질병을 진단하고 감지하는 것입니다. 여기에는 초기 단계에서 발견하기 어려운 다양한 유전병과 암이 포함될 수 있습니다. 이에 대한 대표적인 예가 IBM Watson Genomics입니다. 이는 인지 컴퓨팅과 결합된 게놈 기반 종양 서열 분석이 암 진단에 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여줍니다. 거대 바이오제약 기업인 Berg는 AI를 활용하여 암과 같은 분야의 치료 솔루션을 생산합니다.

컴퓨터 비전은 ML과 딥 러닝을 결합한 혁신적인 기술입니다. 이는 이미지 분석을 위한 이미지 진단 도구에 초점을 맞춘 Microsoft의 InnerEye 프로그램에 의해 승인되었습니다. 이러한 요인들이 시장 성장을 촉진할 가능성이 높습니다.

제한 요인

기술적 한계와 정확성 부족으로 시장 발전 방해

ML 플랫폼은 시장 성장을 촉진할 수 있는 여러 가지 이점을 제공합니다. 그러나 이 기술에는 시장 성장을 방해할 수 있는 특정 매개변수가 부족합니다. ML 플랫폼의 주요 제한 요인 중 하나는 부정확하고 개발되지 않은 알고리즘입니다. 빅데이터와 머신러닝에서는 정밀도가 매우 중요하며, 부정확한 알고리즘으로 인해 불량품이 생산될 수 있습니다. 따라서 시스템의 모든 매개변수를 제자리에 배치하고 오류 한계가 0에 가깝거나 같은지 확인하려면 사람의 상호 작용이 필요합니다. 이 요인은 시장 전망을 저해할 수 있습니다.

세분화

기업별 type 분석

AI 및 ML 기술 배포를 위해 기술 지출을 늘리는 대기업

기업 type를 기준으로 시장은 중소기업과 대기업으로 구분됩니다. 대기업 부문은 2022년 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이러한 조직 전반에 걸쳐 데이터 과학 및 AI 기술의 구현이 증가하여 운영에 정량적 통찰력을 도입하고 있습니다. 대기업에서는 딥 러닝, 인공 학습, 의사 결정 최적화를 활용하여 고품질 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

중소기업 부문은 예측 기간 동안 상당한 성장률을 보일 가능성이 높습니다. ML과 AI는 중소기업이 ICT 투자를 줄이면서 디지털 리소스에 액세스할 수 있도록 하는 핵심 기술이 될 것으로 예상됩니다.

배포 분석 기준

ML 솔루션 채택을 돕기 위한 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요 증가

배포 측면에서 시장은 클라우드와 온프레미스로 분류됩니다. 클라우드 부문은 예측 기간 동안 놀라운 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 유연성, 자동 소프트웨어 업그레이드, 클라우드 기반 백업 시스템을 통한 재해 관리, 향상된 효율성은 딥 러닝 소프트웨어 솔루션 및 서비스를 위한 클라우드 기반 제공 모델의 구현을 증가시킨 주요 이점 중 일부입니다.

온프레미스 부문은 2020년에 상당한 시장 점유율을 차지했습니다. 이 부문의 성장은 이 배포 모델이 제공하는 대규모 계산 용량과 데이터 보안 규정 준수에 기인합니다.

최종사용 산업 분석별

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괄목할 만한 시장 성장을 목격하기 위해 의료 산업에서 떠오르는 기계 지능 애플리케이션

업계에서는 ML 기술을 활용하여 대량의 데이터를 활용하여 실시간 통계를 도출하고 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 최종 사용자는 경쟁사보다 더 많은 이점을 얻고 더 효율적으로 작업할 수 있습니다.

COVID-19 이전 시나리오에서는 웨어러블 기기와 센서를 사용하여 환자의 건강을 실시간으로 평가하면서 의료 산업에서 기계 지능 애플리케이션에 대한 수요가 급증했습니다. 이 기술은 의료 전문가가 추세를 파악하고 데이터를 분석하여 진단 및 치료를 개선함으로써 머신러닝 시장 점유율을 높이는 데 도움이 됩니다.

지역 분석

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글로벌 시장은 지역별로 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카에 걸쳐 연구됩니다.

북미는 2022년 최대 시장 점유율을 차지했습니다. Oracle Corporation, Amazon.com, IBM Corporation 등 저명한 R&D 투자자의 존재로 지역 시장 규모가 확대되었습니다. 또한, 확립된 IT 인프라의 가용성과 막대한 투자가 북미 시장 성장을 주도할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 미국 국방고등연구계획국(DARPA)은 머신러닝 및 기타 AI 기술을 배포하기 위해 약 20억 달러를 투자했습니다.

유럽은 글로벌 시장에서 강력한 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 영국, 독일 등 숙련공 인구가 많은 신흥시장에서 ML 기술의 활용이 증가하고 있기 때문이다. 지역 시장은 AI 지원 서비스 및 상품에 대한 고객 접근성 향상으로 인해 더욱 큰 영향을 받고 있습니다. 코로나19 팬데믹으로 촉발된 급속한 디지털화로 인해 기업들은 IT 기술에 막대한 투자를 하게 되었습니다. 최근 McKinsey 조사에 따르면 유럽의 IT 지출은 모든 산업 분야에 걸쳐 2020년에 비해 25% 증가했으며 대부분의 디지털 기술 리더가 투자를 늘렸습니다. 이러한 발전은 새로운 시장 기회를 창출하고 유럽 시장 성장을 촉진할 것입니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 더욱 견고한 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 필리핀 등 지역의 개발도상국은 숙련된 인력의 지원을 받는 활기차고 견고한 스타트업 생태계를 갖추고 있어 지역 시장 성장을 촉진할 것입니다. 일본 정부도 일본 전역에서 인공지능 활용을 장려하고 머신러닝 서비스 채택을 강화하기 위해 다양한 조치를 취하고 있는데, 이는 일본 시장 전망을 개선하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이는 APAC 시장 성장을 촉진할 핵심 요소 중 일부입니다.

중동 및 아프리카의 산유국인 걸프 지역 국가들은 인공지능. 대부분의 걸프 국가들은 첨단 기술의 중요성을 인식하고 새로운 기술 개발에 주력하고 있습니다. UAE는 혁신과 기술 채택 분야에서 아랍 세계를 선도하고 있습니다. 또한 스마트 시티 이니셔티브와 자율 교통은 이 지역의 AI 수요를 증가시킬 것입니다.

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브라질, 멕시코, 우루과이 등 라틴 아메리카 국가에서는 첨단 기술 채택을 강화하기 위해 새로운 AI 정책과 일관된 전략을 개발하고 있습니다. 이 지역은 앞으로 새롭고 수익성 있는 시장 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.

주요 산업 플레이어

시장 지위 강화를 위해 기존 제품에 새로운 기능을 도입하는 주요 업체

글로벌 시장에서 활동하는 기업들은 학습 모델을 쉽게 구축하고 출시 기간을 단축할 수 있는 자동화된 기계 지능 솔루션을 제공합니다. Microsoft의 MLOps(기계 학습 작업) 또는 DevOps는 데이터 과학자가 중요한 프로세스를 책임감 있게 혁신할 수 있도록 지원하는 Azure의 ML 기능을 활용합니다. Microsoft Corporation은 시장 입지를 강화하기 위해 지속적으로 제품에 새로운 기능을 도입하고 있습니다.

소개된 주요 회사 목록:

• IBM Corporation(미국)


• SAP SE< /a>(독일)


• Oracle Corporation(미국)< /li>
  
• Hewlett Packard Enterprise Company(미국)


• Microsoft Corporation(미국)


• Amazon, Inc.(미국)


• Intel Corporation(미국)


• Databricks(미국)


• SAS Institute Inc. ( 미국)


• BigML, Inc.(미국)

주요 산업 발전

• 2022년 1월 – Acquia는 고객 평생 가치를 높이기 위해 고객 데이터 플랫폼을 위한 고급 소매 ML 모델을 도입했습니다. 이번 출시를 통해 회사는 소매업체가 비즈니스에 대한 전체적인 시각을 얻을 수 있도록 돕는 것을 목표로 했습니다. Acquia는 소매업체가 마케팅 및 영업 활동 내에서 활용되는 요소를 이해하도록 지원합니다.


• 2021년 4월: Microsoft Corporation은 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용하는 기계 학습 모델의 정확성을 높이기 위해 건강 및 유전체학, 교통, 노동 및 경제, 인구 및 안전 및 기타 분야에 대한 개방형 데이터베이스를 출시했습니다. . 또한 이를 통해 회사는 Azure의 데이터 분석 및 ML 솔루션과 함께 Azure Open Datasets를 활용하여 대규모 통찰력을 제공하고 MLaaS(ML-as-a-Services) 판매를 늘릴 수 있습니다.


• 2021년 5월: Google Cloud는 조직이 AI 모델의 유지관리 및 배포를 가속화할 수 있도록 지원하는 관리형 ML 솔루션/플랫폼인 Vertex AI를 출시했습니다. 또한 Vertex AI는 Google Cloud 서비스를 사용하여 하나의 API 및 UI로 ML을 생성하여 ML 모델을 대규모로 배포, 학습, 빌드하는 프로세스를 간소화합니다.


• 2020년 2월: Oracle Corporation은 Oracle Cloud 데이터 과학을 출시했습니다. 플랫폼. 이 플랫폼은 데이터 과학 프로그램의 성능을 향상시키기 위해 ML 모델을 공동으로 교육, 구축, 배포 및 관리하는 기업을 지원하도록 설계되었습니다.


• 2020년 5월 – Azure Machine Learning은 사용자가 ML 솔루션을 만들고 관리할 수 있는 클라우드 기반 서비스입니다. 이는 데이터 과학자와 엔지니어가 기존 모델 생성, 데이터 처리 능력 및 프레임워크의 사용을 극대화하는 데 도움을 줍니다. 또한 클라우드에서 워크로드를 분산, 확장 및 배포하는 데에도 도움이 됩니다.

보고서 범위

인포그래픽 표현 Machine Learning Market

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글로벌 시장 조사 보고서는 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 저명한 회사 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 이 외에도 보고서는 주요 산업 발전을 강조하고 시장 동향에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급한 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 다른 측면도 포함되어 있습니다.

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