★ 2025 年至 2034 年機器學習市場規模和預測

2025 年，全球機器學習市場規模佔 939.5 億美元，預計到 2034 年將超過約 14076.5 億美元，代表 2025 年至 2034 年期間，35.09% 的良性複合年成長率。據計算，2024 年北美機器學習市場規模為 215.6 億美元，預計在預測年度將以 35.30% 的最快複合年成長率成長。市場規模和預測是基於營收（百萬美元/十億美元），2024 年是基準年。

2024 年，全球機器學習市場規模為 695.4 億美元，預計到 2034 年將從 2025 年的 935.4 億美元，增加到約 14076.5 億美元，從 2025 年到 2034 年，複合年增長率為 35.09%。

機器學習市場關鍵要點

北美在 2024 年以 32% 的在全球最大市場佔有率主導了市場。

預計在 2025 年至 2034 年期間，亞太地區將以最快的複合年成長率擴張。

按類型劃分，大型企業細分類型在 2024 年佔據了最大的市場佔有率。

按類型劃分，預計在預測的時間段內，小企業細分市場型別將大幅成長。

透過佈署，雲領域主導了 2024 年最大的市場佔有率。

透過佈署，本地部分預計將在預測期內實現穩定成長。

按終端使用者劃分，醫療保健部門在 2024 年主導了市場，市場佔有率最大。

終端使用者預計，零售部門將在預測期內增加其市場佔有率。

2025 年至 2034 年美國機器學習市場規模和成長
美國機器學習市場規模在 2024 年佔 150.9 億美元，預計到 2034 年將價值約為 312.6 億美元，從 2024 年到 2034 年，複合年成長率為 35.40%。

2023 年，北美以最大的市場規模主導了市場。該地區的成長，歸因於整個地區不斷成長的技術發展。機器學習技術在幾個行業中越來越多地採用，主要是汽車和醫療保健，以改善該行業的工作流程。美國和加拿大等國家見證了工業部門最先進的發展。此外，這些國家的整體經濟狀況，使它們成為市場成長的最大貢獻者。該地區大型科技公司的影響力增加，將有助於未來幾年該地區機器學習市場的成長。

此外，考慮到客戶參與購買/購買產品或服務，北美的行業一直專注於服務的透明度，以提高消費者滿意度，這是誘導以人工智慧或生成人工智慧的形式採用機器學習技術的另一個主要因素。

預計在預測期內，亞太地區的市場佔有率將大幅增加。該地區的成長是由於整個地區技術進步的新興趨勢。幾個部門越來越多地採用人工智慧，這將促進整個地區對機器學習解決方案的大量需求。印度和中國等國家的經濟崛起，將導致快速而輕鬆地採用此類解決方案。與此同時，在技術進步方面的不斷努力，和該地區潛在軟體解決方案公司的存在，凸顯了亞太地區市場的樂觀情勢。

亞太地區目前主導著機器學習市場。對機器學習和推進業務中，某些功能的高需求加速了各個市場的績效。科技行業和公司正在接近機器學習，來提高和提升技能，這是該地區的一個有價值的因素和措施。

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市場概況

機器學習是人工智慧和電腦科學分支的子部分。它專注於演算法和資料，以提高準確性。機器學習是允許電腦從過去的資料中學習的技術。機器學習使用演算法中的各種方法，從以前的資料中獲取資訊。資訊或資料的準確性直接取決於歷史資料和資料量，這有助於製作更好的模型，來預測準確的未來資料。

機器學習將最大限度地減少組織的問題和工作流程。假設如果組織卡在某個地方，那麼他們只需將資料放在機器上，它將分析預測未來的資料，並就該問題提供見解。它將透過適應機器學習技術來提高組織的可預測性，並增加市場的成長。

機器學習市場成長因素

機器學習是一項新興技術，由於其技術進步，它每天都在成長。機器學習處理大量資料，並根據組織的要求對其進行分析。大量資料無法由人類管理，因此分析和管理這些資料需要電腦系統，因此使用機器學習。由於組織需要技術解決方案，來管理複雜的資料和營運，機器學習市場有望加速發展。

機器學習演算法不僅對大量資料進行工作，還可以分析、構建模型、探索資料並自動預測所需資料。機器學習的效能取決於大量資料的演算法，並由成本函式決定。透過使用機器學習，成本和時間將得到有效管理。

機器學習在汽車、電子和醫療保健等許多領域和行業中都很有用。在汽車領域，自動駕駛汽車是使用機器學習技術的主要模組。此外，網路安全和臉部辨識也使用了機器學習技術。社交媒體平台或電子商務行業，也使用機器學習，透過分析消費者之前的搜尋歷史資料，根據消費者的要求提供搜尋結果。因此，所有這些因素，都對機器學習市場的成長做出了巨大貢獻。

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技術進步

機器學習市場的技術進步的特點，是雲端的機器學習、自動化機器學習、人工智慧驅動的工具和平台、邊緣運算和無程式/低程式機器學習。此外，深度學習據說是一個主要驅動力，提供了一個支援語音辨識和影像處理的複雜模型。雲端平台和服務透過加速機器學習功能來幫助企業。自動機器學習工具支援訓練和建構機器學習模型的自動化過程，即使沒有廣泛的資料科學專業知識，使用者也能輕鬆訪問。

無程式/低程式 ML 技術，允許使用者使用通俗英語和視覺化介面來修改、建立或構建 ML 應用程式。這項技術往往需求量更大，需求量很大。人工智慧驅動的工具和平台，有助於簡化 ML 解決方案的佈署和開發。

市場範圍

報告覆蓋範圍	細節
到 2034 年市場規模	14076.5 億美元
2025 年的市場規模	939.5 億美元
2024 年的市場規模	695.4 億美元
從 2024 年到 2034 年的成長率	複合年成長率為 35.09%
最大的市場	北美
成長最快的區域市場	亞太地區
基準年	2025
預測期	2025 年到 2034 年
涵蓋的細分市場	類型、佈署、終端使用者和地區
覆蓋的地區	北美、歐洲、亞太地區、拉丁美洲，以及中東和非洲

市場動態

驅動

業務流程中簡單高效的自動化

容易出現人為錯誤的繁瑣任務的完成，是組織運營中利用機器學習的最重要效果之一。透過自動化決策過程，機器學習演算法被證明，是人類助手的絕佳工具。這一努力確保了開發人員有足夠的時間來創新新概念，否則他們因日常任務而無法研究這些概念。聊天機器人和情緒分析，是自動化的兩種常見用途。機器學習的滲透促進了人為錯誤和干預的減少。因此，機器學習技術在業務流程中，提供的簡單高效的自動化被觀察到成為市場的驅動力。

限制

資料真實性問題

機器學習演算法主要針對提供給模型的資料進行工作；因此，結果也是根據提供給模型的資料生成的。資料的真實性是採用機器學習技術的主要問題。從調查和其他媒介收集資料，可能包含違規和虛假資訊。這將導致從機器學習演算法中獲得的結果不準確。觀察到資料量不當或不平衡，這影響了程式的整體執行。這些將作為對市場的限制，從而給機器學習市場的成長帶來障礙。

機會

對模式辨識的需求不斷增加

在管理大量資料集時，機器學習演算法非常可靠。這些資料集可以從直接的現實世界客戶回饋到多維資料；機器學習演算法能夠有效地處理任何類型的資料相關查詢。這些與資料相關的查詢不僅得到了處理，而且還以更清晰和實用的方式進行了處理。然後，這些轉換後的資料集用於使用受監督的演算法訓練新的資料集，以找到產品使用模式。

它使開發人員能夠以更實惠和有用的方式滿足客戶的需求。即使在動態環境中，機器學習也可以處理多維資料。模式的識別在電子商務和零售行業中變得很重要，為消費者提供生成的建議和推薦，這一要素為市場成長開闢了廣泛的機會，同時促進了對多個終端使用者對機器學習技術的採用。

類型見解

預計在預測期內，大型企業部門將以強勁的速度擴張。該細分市場的成長歸因於大型企業對資料管理的需求更高。機器學習是人工智慧競賽中的主要術語。機器學習被認為是人工智慧領域的又一先進突破。機器學習演算法經過訓練，可以從歷史資料中做出更好、更精確的決策。許多大企業使用機器學習在庫存、供應鏈、客戶滿意度等方面做出更好的決策。許多電子商務行業正在利用機器學習演算法，以便為消費者的搜尋產生更好的結果。

機器學習演算法能夠管理和分析消費者資料，如他們的頻繁搜尋、興趣、需求和位置，以便向他們展示更好的結果。此外，主要的社交媒體平台正在使用機器學習解決方案，向使用者提供連線性建議。因此，這些將有助於該細分市場的成長。

佈署見解

預計在整個預測期內，雲端的細分市場將佔據最大的市場佔有比率。該細分市場的成長歸因於雲端運算的存在，使機器學習變得容易獲得。許多組織越來越多地佈署雲端機器學習，這是由於提供了高階服務和機器學習訓練演算法必不可少的電腦儲存。機器學習中的雲端運算目的，在使公司或組織的營運具有成本效益和靈活性。

各種企業使用雲端運算來支援機器學習訓練演算法，或支援人工智慧作為一種服務。機器學習佈署面臨多重障礙，例如缺乏專家來構建和訓練機器學習，以及專業人員的成本、基礎設施和開發，以及專業硬體裝置的要求，雲端運算削減了所有費用，而沒有技術負擔。雲端運算最大限度地減少了組織中，機器學習帶來的許多問題。

終端使用者見解

醫療保健領域在 2024 年，以最高的市場佔有率主導了市場，預計在預測期內，該細分市場將成為市場上最具吸引力的細分市場。該細分市場的成長歸因於醫療保健行業機器學習解決方案，與其他多種自動化解決方案的日益整合。醫療保健行業中使用的機器學習，目的在幫助醫療專業人員進行有效的患者護理，和管理醫療資料。在醫療保健領域，機器學習用於管理患者資料、推薦治療、辨識醫療保健趨勢等。

在最近的技術發展中，機器學習透過提供個性化的醫療保健解決方案、診斷的準確性，以及在藥物輸送平台上提供新穎的解決方案，在醫療保健領域創造了最新的見解。在醫療保健行業採用機器學習的主要目標，是改善結果和醫學洞察力。機器學習可以幫助醫療保健提供者對疾病做出快速而負責任的預測，它可以視覺化生物醫學資料，並透過分析患者的症狀和病史，來提供適當的疾病資訊來加快診斷速度。機器學習技術有助於開發新藥，和治療疾病的創新藥物。隨著對個性化治療計劃和精準藥物的需求增加，該細分市場預計將產生可觀的營收。

機器學習市場主要公司

Google
Fair Isaac
Baidu
Hewlett Packard Enterprise Development
Intel
International Business Machines
Microsoft
Sap
Sas Institute
Amazon Web Services
Bigml

近期發展

2025 年 4 月，AQR 將人工智慧技術整合到其框架中。Cliff Asness 是華爾街傳統量化金融的標證人，現在正在踏入機器學習領域。全球投資管理公司的進步正在支援市場並穩定市場。
2025 年 4 月，推出了一種新的機器學習演算法，該演算法使用骨骼掃描來發現心臟和骨折風險。澳洲和加拿大的研究人員，透過推進機器學習演算法啟動了開發，該演算法可以即時辨識心臟病，有助於快速治癒疾病和其他疾病。
2023 年 7 月，領先的線上學習和技能提升平台「Geekster」，推出了機器學習和資料科學的 360° 平台，以滿足該領域對熟練專業力量的需求。該計劃目的在提供密集的學習體驗，與行業專家的即時學習時間超過 500 小時，25 個現實世界專案，並為學習者提供個性化的導師。
2023 年 7 月，深度學習自動化新創公司 Deci AI Ltd.宣佈推出一個開源和免費的人工智慧工具，該工具可以管理模型訓練過程的資料集。Deci 是一家機器學習開發平台的製造商，用於在行動或邊緣裝置上在雲端中製造、最佳化和佈署人工智慧。
2023 年 7 月，網路安全、效能管理和 DDoS 攻擊保護解決方案的領先提供商「NETSCOUT SYSTEMS, INC」宣佈推出其最新版本的 Arbor Edge Defense（AED），包括新的機器學習自適應 DDoS 保護。

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