머신러닝은 명시적 프로그래밍을 구현하지 않고 원하는 예측 출력을 도출하기 위해 수행되는 통계 데이터 분석으로 구성된 데이터 분석 프로세스이다. 일련의 알고리듬을 포함하는 인공지능(AI) 및 인지 컴퓨팅의 기능을 통합하도록 설계되었으며 원하는 출력을 얻기 위해 데이터 세트 간의 관계를 이해하는 데 사용된다. 서비스형 머신러닝(MLaaS)은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 통해 머신러닝 도구를 제공하는 다양한 서비스를 통합한다.

클라우드 컴퓨팅의 인기가 높아짐에 따라 MLaaS 시장도 빠르게 성장하고 있다. 클라우드 플랫폼은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공해 머신러닝 및 알고리듬을 호스팅하는 데 이상적인 환경이다. 기업이 클라우드 기반 솔루션을 수용함에 따라 광범위한 인프라 투자나 전문 지식 없이도 MLaaS 플랫폼을 통해 머신러닝의 힘을 활용하고 있다. 클라우드 기반 머신러닝 서비스로의 전환은 MLaaS 시장 성장을 주도하고 있다.

시장조사 기관 AMR이 발표한 ‘서비스형 머신러닝(MLaaS) 시장 보고서 2020-2030’에 따르면 MLaaS 시장은 2020년에 139억 5000만 달러에서 연평균 36.2% 성장해 2030년에 3026억 6000만 달러로 증가할 것으로 전망된다.

다양한 산업 분야에서 AI 기반 애플리케이션에 대한 수요 증가도 MLaaS 시장 성장에 영향을 미치고 있다. 기업은 머신러닝 기능을 제품 및 서비스에 통합하여 의사 결정을 개선하고 프로세스를 자동화하며 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻는 가치를 인식하고 있다. MLaaS 공급자는 기업이 AI 기능을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 사전 구축된 머신러닝 모델, API 및 도구를 제공한다. 더 많은 조직이 AI 활용을 확대함에 따라 MLaaS 솔루션에 대한 수요가 계속해서 증가하고 있다.

클라우드 컴퓨팅에 대한 수요, 분석 솔루션의 채택, 인공지능 및 인지 컴퓨팅 시장, 애플리케이션 영역의 확장은 서비스형 머신 러닝의 글로벌 시장에 영향을 미치는 요인 중 일부이다. 하지만 자격을 갖춘 전문가의 부족은 풀어야할 과제이다.

MLaaS 시장 현황

MLaaS 시장의 또 다른 추세는 머신러닝 기능의 민주화를 강조하는 것이다. 전통적으로 머신러닝 모델을 개발하고 배포하려면 전문 기술과 리소스가 필요했다. 그러나 MLaaS 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스, 드래그 앤 드롭 워크플로, 자동화된 모델 교육 및 배포를 제공하여 진입 장벽을 낮추고 있다. 이로 인해 모든 규모와 산업의 기업은 광범위한 기술 전문 지식 없이도 머신 러닝에 액세스하고 활용할 수 있다. 머신러닝의 민주화는 더 넓은 범위의 사용자를 유치하여 시장을 확장하고 있다.

MLaaS 시장은 모델 개발 및 배포 기술의 지속적인 발전으로 혜택을 받고 있다. MLaaS 공급자는 머신러닝 모델의 성능, 정확성 및 효율성을 개선하기 위해 연구 개발에 투자하고 있다. 여기에는 사전 훈련된 모델의 개발, 전이 학습 기술, 빅 데이터 및 복잡한 작업을 처리하는 능력이 포함된다. 또한 MLaaS 플랫폼은 모델 배포 프로세스를 단순화하는 데 중점을 두어 기업의 출시 시간을 단축한다. 이러한 발전은 기업이 광범위한 사내 개발 노력 없이도 최신 머신러닝 기능에 액세스할 수 있도록 MLaaS 솔루션 채택을 촉진하고 있다.

MLaaS 시장의 주요 기업들은 구글, SAS, HPE, FICO, 요타민 애너리틱스(Yottamine Analytics), AWS, BigML, 마이크로소프트, 프레딕트론 랩스(Predictron Labs) 및 IBM 등이다.