自动化机器学习市场（2025 - 2033）

自动化机器学习市场摘要

全球自动化机器学习市场规模到 2024 年将达到 35 亿美元，预计到 2033 年将达到 612.3 亿美元，复合年增长率为 38.0% 2025 年到 2033 年。这种增长归因于自动机器学习 (AutoML) 能够识别数据中的差异、错误和其他问题，并向用户提供选择、建议以及异常值的能力。 

专家获得所有这些信息后，他们可以无缝地策划多个模型，从而节省时间和精力。目前，TPOT、H2O.ai、Google AutoML 和 DataRobot 等 AutoML 开源和商业工具最适合简化目标是预测结果的任务开发。这些流行的解决方案倾向于自动化部分或全部机器学习管道。例如，企业人工智能平台 DataRobot 使数据科学变得可访问每个人都可以使用它，并自动化大规模创建、部署和管理人工智能解决方案的整个过程。它消除了对手动工作流程的依赖，自动执行重复且耗时的步骤，使新用户能够构建高度准确的模型，并提供将人工智能投入生产的快速路径。

自动化机器学习是自动化迭代和耗时任务的重要过程。它使开发人员、分析师和数据科学家能够高效、高规模地构建机器学习模型。 AutoML 已在最大限度地减少实施和训练机器学习模型所需的知识资源方面获得了广泛关注。此外，对 AutoML 的看涨需求主要归因于它能够通过最大限度地减少错误或偏差的机会来帮助企业增强洞察力并提高模型准确性。包括 BFSI、医疗保健、IT 和电信以及零售在内的最终用户预计将向 Au 注入资金toML 加快他们的人工智能工作，创建一个有价值的管道来自动化数据预处理、模型选择和预训练模型。

自动化机器学习的创新为各个行业带来了重大进步，改变了企业运营以及与客户互动的方式。复杂流程的自动化使组织能够快速分析网络行为并自动执行所需的步骤，从而提高处理速度和性能。此外，使用机器学习的预测性维护可以帮助公司识别潜在风险并预测故障，从而提高生产力并节省成本。机器学习还促进了实时业务决策，使企业能够从大型数据集中提取有价值的见解并做出明智的决策。 TinyML 是一种在较小设备上运行的机器学习，非常适合电池供电设备和物联网应用，可降低功耗、速度和带宽，同时保持用户隐私和效率。

提供见解

服务细分市场在 2024 年占据 51.7% 的份额。自动化机器学习服务旨在简化和自动化机器学习工作流程的各个阶段，使无需丰富的数据科学和机器学习专业知识的用户也能更容易地使用它。这些服务自动化了构建机器学习模型的过程，包括数据预处理、特征工程、算法选择和超参数调整等各种任务，使用户能够专注于他们想要解决的问题，而不是复杂的模型开发。 Google Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 等主要云提供商在其云平台上提供完全托管的 AutoML 服务，提供用户友好的界面并处理底层基础设施。还有开源 AutoML 库，例如 Auto-SklEarn、AutoKeras 和 Auto-PyTorch 可自动执行特定框架的机器学习任务。一些 AutoML 服务旨在自动化整个机器学习生命周期，从数据摄取和准备到模型部署和监控，从而显着减少所需的时间和精力。此外，还有针对医疗保健、制造或计算机视觉等行业或使用案例量身定制的垂直特定解决方案，利用领域知识和预先训练的模型。

该解决方案领域预计将在预测期内实现最快的复合年增长率。 AutoML 解决方案旨在自动执行开发和部署机器学习模型所涉及的任务。这使得组织可以更轻松地利用机器学习的力量，而无需具备数据科学或机器学习方面的丰富专业知识。对于希望利用机器学习的力量来获得成功的组织来说，AutoML 解决方案正在成为越来越重要的工具从他们的数据中获取信息并做出更好的决策。通过自动化模型开发和部署中涉及的许多繁琐且耗时的任务，AutoML 平台可以帮助组织加速数字化转型，并释放新的增长和创新机会。

企业规模洞察

大型企业细分市场将在 2024 年占据主导地位。大型企业越来越多地采用基于云的自动化机器学习平台和服务。云平台的可扩展且经济高效的基础设施有利于机器学习模型的训练和部署。 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure Machine Learning 等服务提供预构建模型、分布式训练功能和基础设施管理，使大型企业能够利用自动化机器学习，而无需大量基础设施投资。

中小企业细分市场预计将注册一个预测期内复合年增长率显着。机器学习的采用在中小企业 (SME) 中迅速增长。由于资源通常有限，中小企业可能需要额外的专业知识来分析大型数据集。机器学习平台和技术可以自动化数据分析过程，使中小企业能够以最少的手动工作从数据中获得有价值的见解。这种自动化数据分析可以帮助中小企业更好地了解客户行为、改善库存管理、优化营销策略并制定数据驱动的决策。

部署见解

云细分市场将在 2024 年占据主导地位。基于云的 AutoML 解决方案近年来获得了巨大的关注，为企业和组织提供了一种利用自动化机器学习功能的便捷且可扩展的方式。这些解决方案（例如 Google Cloud AutoML、Amazon SageMaker Autopilot 和 Azure AutoML）提供了用户友好的界面和 ab牵引层简化了构建和部署机器学习模型的过程，使机器学习专业知识有限的用户能够利用先进的 AutoML 功能。此外，云平台提供几乎无限的计算资源，可以根据需求动态扩展或缩减，确保 AutoML 工作负载的最佳性能和成本效益。

本地部分预计在预测期内将出现显着的复合年增长率。基于本地的 AutoML 解决方案使组织能够在自己的基础设施和数据中心内利用自动化机器学习功能。本地 AutoML 的主要优势之一是能够将敏感数据保留在组织的受控环境中，这对于处理敏感信息的行业尤其重要，例如医疗保健、金融和政府，这些行业的数据隐私和合规性法规非常严格。此外，本地 AutoML 解决方案为组织提供了更好的控制和定制选项，使他们能够根据自己的特定需求定制平台，将其与现有系统和工作流程集成，并确保与其基础设施和安全协议的兼容性。

应用洞察

数据处理细分市场在 2024 年占据最大的市场份额。自动化机器学习可用于自动化数据处理的各个方面，例如数据清理、规范化和转换。自动化机器学习市场简化了识别和纠正数据错误的过程，包括检测缺失值、修复数据格式问题以及消除可能影响机器学习模型准确性的异常值。 AutoML 自动采用标准化和规范化等技术。它还可以将数据转换为更合适的格式，最大限度地减少错误和不一致的风险等。此外，AutoML 可以通过数据合并和连接等技术集成来自多个来源的数据，这通常是一项耗时且复杂的任务。通过自动化这些任务，AutoML 显着减少了手动数据处理所需的时间和精力，提高了结果数据的质量和准确性。

特征工程部分预计将在预测期内实现最快的复合年增长率。特征工程是自动化机器学习 (AutoML) 管道中的关键步骤，因为它会显着影响生成模型的性能。 AutoML 工具和库（例如，FeatureTools、Dask-ML 和 TSFRESH）可以通过应用特征合成、特征提取和特征构建等各种技术，从原始数据自动生成新特征，从而减少特征工程所需的手动工作。对于由多个相关数据组成的数据集AutoML 工具可以自动连接和组合来自这些来源的数据，生成有意义的特征，捕捉不同实体之间的关系。

垂直洞察

BFSI 在 2024 年占据了最大的市场收入份额。近年来，银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业越来越多地采用人工智能 (AI) 和机器学习技术，以提高运营效率并增强消费者体验。随着数据变得越来越重要，BFSI 领域对机器学习应用的需求持续增长。自动化机器学习可以利用大量数据、经济实惠的处理能力和经济高效的存储来提供准确、快速的结果。此外，机器学习 (ML) 支持的解决方案使金融公司能够通过智能流程自动化自动执行重复任务，从而提高生产力。

IT 和电信由于对智能自动化、网络优化和客户分析的高需求，预计该细分市场在预测期内将出现显着的复合年增长率。 IoT 设备、5G 基础设施和云平台的数据复杂性不断增加，需要 AutoML 能够快速生成和部署的可扩展 AI 模型。电信运营商正在利用 AutoML 进行预测性维护、客户流失预测和服务个性化，以提高运营效率和用户体验。此外，将 AutoML 集成到 DevOps 和数据工程工作流程中可以加速人工智能的采用，缩短模型开发时间，并最大限度地减少 IT 生态系统对专业数据科学专业知识的需求。

区域见解

北美自动化机器学习市场占据主导地位，2024 年收入份额为 29.7%。该地区一直是自动化机器学习市场发展和增长的主要贡献者。美国是该地区最发达的国家之一。 AutoML 在美国是一个快速增长的市场，几个主要参与者提供的解决方案涵盖从全自动平台到协助数据科学家构建机器学习模型的解决方案。对更快、更有效的方式来构建和部署机器学习模型的需求，以及各行业对人工智能解决方案不断增长的需求，推动了市场的发展。近年来，AutoML 解决方案在美国的采用显着增加，特别是在医疗保健、金融和零售等行业。医疗保健提供商正在使用 AutoML 来分​​析医学图像并识别患者数据中的模式，而金融机构则使用它来检测欺诈交易并评估信用风险。零售商正在使用 AutoML 来个性化推荐并提高客户参与度。

<强>美国自动化机器学习市场趋势

美国自动化机器学习行业预计将在 2024 年大幅增长。美国处于自动化机器学习研发的前沿，各大科技公司、学术机构和企业都在积极投资和采用 AutoML 解决方案。微软、谷歌和亚马逊等美国主要科技巨头正在大力投资开发 AutoML 解决方案并提供基于云的 AutoML 服务。 Microsoft Azure 提供 Azure AutoML，可自动执行端到端机器学习流程，包括数据预处理、模型选择、超参数调整和模型部署，使无需丰富机器学习专业知识的用户也能使用 AutoML。 Google Cloud 提供 AutoML 工具套件，其中包括用于各种任务的预训练模型，例如图像识别、文本分类和结构化数据分析，旨在实现机器学习的民主化通过简化模型开发过程。 Amazon Web Services (AWS) 提供 Amazon SageMaker Autopilot，这是一种 AutoML 解决方案，可自动执行数据预处理、模型调整和部署，使企业能够快速构建和部署机器学习模型，而无需进行大量编码。

欧洲自动化机器学习市场趋势

欧洲自动化机器学习市场预计在预测期内将大幅增长。各种学术机构、研究组织和公司都在积极为其开发和采用做出贡献。此外，欧洲有几个领先的学术机构开展 AutoML 技术和方法的研究。例如，荷兰莱顿大学提供 AutoML 课程，涵盖超参数优化、元学习和迁移学习等主题。此外，德国弗莱堡大学有一个专门的研究小组，专注于金toML 和元学习。这些学术努力有助于推进 AutoML 的理论基础和实际应用。

亚太地区自动化机器学习市场趋势

预计亚太地区的自动化机器学习行业在预测期内将实现最快的复合年增长率。各种政府举措正在推动亚太地区对自动化机器学习的需求。作为各种政府举措的一部分，光纤网络在支持智慧城市解决方案、物联网 (IoT) 设备和其他数字创新方面发挥着至关重要的作用。由于有大量供应商开发强大和创新的机器学习解决方案，亚太地区已成为领先市场。由于该地区的银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业预计在部署安全服务方面将出现显着增长，各大公司都瞄准了这一领域，以扩大其安全服务的覆盖范围。继承人的运作。此外，亚洲国家处于自动驾驶、人工智能、电子医疗、金融科技等先进技术和趋势的前沿。该地区的数字化格局多种多样，不同国家对资本化、数字化转型和监管能力的准备程度各不相同。

关键自动化机器学习公司见解

自动化机器学习市场的一些关键公司包括 Akamai Technologies 和 Amazon Web Services, Inc.

• Akamai Technologies 凭借其广泛的全球 CDN 基础设施引领自动化机器学习市场，实现超快速、安全且可靠的视频传输。其先进的媒体压缩、自适应比特率流媒体和实时分析可优化观众体验。 Akamai Technologies 的可扩展性以及与主要 OTT 平台的合作伙伴关系巩固了其领先地位亚马逊网络服务公司凭借其强大的基于云的视频处理和流媒体解决方案占据主导地位。其可扩展的基础设施支持全球范围内的直播和点播内容处理、编码和交付。 Amazon Web Services, Inc. 中的人工智能驱动的分析、自动化和集成可实现经济高效、高质量的视频工作流程，使其成为广播公司和 OTT 提供商的首选。 

近期动态

• 2025 年 6 月，低功耗无线通信解决方案提供商 Nordic Semiconductor 收购了 AutoML 工具提供商 Neuton.AI Inc.。这增强了 Nordic Semiconducto 在资源受限设备（边缘/物联网）上部署微型、高效 AutoML 模型的优势。这笔交易是对 Nordic Semiconducto 早先收购半导体公司 Atlazo 的补充，并使他们能够更好地支持嵌入式 ML 用例。

• 2025 年 2 月，IBM 公司收购了专门从事人工智能和数据管理解决方案的 DataStax 公司。此次收购预计将增强 IBM 公司的 watsonx 产品阵容，从而更快地采用生成式 AI，并帮助企业从广泛的非结构化数据集中提取有意义的见解。

• 2024 年 5 月，IBM 公司和 Adob​​e 凭借二十多年的合作，为客户提供充分利用生成式 AI 的专业知识和技术营销、内容创建和品牌管理中的人工智能。这是通过涵盖技术解决方案和咨询服务的独特合作伙伴关系实现的，促进混合云基础设施、数据利用、应用程序和多样化生成人工智能策略的协作创新。

自动化机器学习市场