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Dimensione globale del mercato Deep Learning per componente (software, servizi, hardware), per applicazione (riconoscimento di immagini, riconoscimento di segnali, data mining), per utente finale (sicurezza, marketing, automobilistico, vendita al dettaglio ed e-commerce, sanità, produzione, legge) ,


Published on: 2024-08-20 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

Dimensione globale del mercato Deep Learning per componente (software, servizi, hardware), per applicazione (riconoscimento di immagini, riconoscimento di segnali, data mining), per utente finale (sicurezza, marketing, automobilistico, vendita al dettaglio ed e-commerce, sanità, produzione, legge) ,

Dimensioni e previsioni del mercato del deep learning

Le dimensioni del mercato del deep learning sono state valutate a 20,77 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che raggiungeranno 302,12 miliardi di dollari entro il 2031, in crescita a un CAGR del 39,75% dal 2024 al 2031.

  • Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico in cui reti neurali artificiali con numerosi livelli estraggono funzionalità di alto livello da dati grezzi. Apprende gerarchicamente le rappresentazioni dei dati, in modo simile al modo in cui il cervello umano elabora le informazioni.
  • Questo approccio consente al sistema di imparare a identificare le caratteristiche e generare previsioni senza richiedere una programmazione esplicita.
  • L'apprendimento profondo ha applicazioni in una varietà di domini, tra cui visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento vocale e robotica.
  • Metodi di deep learning vengono utilizzati per classificare immagini, rilevare oggetti e riconoscere volti. Consentono attività di elaborazione del linguaggio naturale come l'analisi del sentiment, la traduzione linguistica e la produzione di testi.
  • Queste applicazioni hanno avuto un enorme impatto su settori quali l'assistenza sanitaria, le banche, l'automotive e l'intrattenimento, cambiando il modo in cui interagiamo con tecnologia e analizzare dati complessi.

< label style="padding-right5px;margin-bottom10px;">Per ottenere un'analisi dettagliata

Dinamiche del mercato globale del deep learning

Le principali dinamiche di mercato che stanno plasmando il mercato del deep learning includono

Fattori chiave del mercato

  • Disponibilità e volume dei datilo straordinario aumento dell'output di dati da molte fonti, tra cui social media, dispositivi IoT e transazioni aziendali, ha fornito la materia prima necessaria agli algoritmi di deep learning per apprendere modelli complicati e migliorare la loro accuratezza nel tempo, con conseguente espansione del mercato.
  • Progressi nella potenza computazionale progressi significativi nell'hardware, in particolare GPU e TPU, hanno consentito un addestramento più efficiente di sofisticati modelli di deep learning. Queste innovazioni riducono al minimo i tempi e i costi di formazione e implementazione dei modelli, rendendo il deep learning più accessibile.
  • Innovazioni nelle tecniche algoritmichelo studio e lo sviluppo continui in materia hanno portato a soluzioni più avanzate algoritmi di apprendimento profondo. L'applicazione del deep learning è stata ampliata da innovazioni quali le reti neurali convoluzionali (CNN), le reti neurali ricorrenti (RNN) e i trasformatori.
  • Crescente adozione aziendalele aziende di tutti i settori vedono in profondità la promessa dell'apprendimento di fornire approfondimenti, automatizzare le operazioni, migliorare l'esperienza dei clienti e promuovere l'innovazione. L'aumento della domanda da parte di settori quali sanità, finanza, automobilistico e vendita al dettaglio è uno dei principali motori della crescita del mercato del deep learning.

Sfide principali

  • Privacy e sicurezza dei dati il mantenimento della privacy e della sicurezza dei dati utilizzati nel deep learning è una grande preoccupazione per il mercato. Con il crescente utilizzo di dati sensibili e personali, c'è un urgente bisogno di tecnologie di crittografia efficaci e strategie di tutela della privacy per prevenire violazioni e usi impropri dei dati.
  • Bias ed equità profonda Gli algoritmi di apprendimento perpetuano e amplificano involontariamente i pregiudizi riscontrati nei dati di addestramento, con conseguenti risultati ingiusti e discriminazione. Lo sviluppo di approcci per rilevare, mitigare ed eliminare i pregiudizi è un compito importante per garantire un utilizzo equo ed etico delle tecnologie di intelligenza artificiale nel mercato del deep learning.
  • Scalabilità e risorse computazionali Deep i modelli di apprendimento, in particolare quelli all’avanguardia, richiedono notevoli risorse informatiche per la formazione e l’inferenza. Questa richiesta pone problemi di scalabilità e accessibilità, rendendo difficile per le organizzazioni più piccole l'utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale avanzate.
  • Spiegabilità e trasparenzala natura "scatola nera" dei modelli di deep learning lo rende difficile comprendere le loro procedure decisionali. Questa mancanza di spiegabilità e trasparenza rappresenta una sfida enorme in settori vitali come quello sanitario e finanziario, dove comprendere i giudizi dell'intelligenza artificiale è fondamentale per la fiducia e la conformità normativa.

Tendenze principali

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  • Maggiore adozione nel settore sanitario il mercato del deep learning sta crescendo rapidamente nel settore sanitario, con applicazioni che vanno dall'imaging diagnostico allo sviluppo di farmaci. Questa tendenza è guidata dalla necessità di diagnosi più accurate e tempestive, nonché di regimi di trattamento personalizzati, che sfruttano la capacità del deep learning di elaborare e analizzare enormi volumi di dati medici.
  • Espansione in Edge Computing le tecnologie di deep learning vengono rapidamente combinate con l'edge computing. Questa mossa consente l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale a livello di dispositivo, riducendo la latenza e aumentando l'efficienza in un'ampia gamma di applicazioni, inclusi veicoli autonomi e dispositivi domestici intelligenti.
  • Crescita dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) stanno diventando sempre più sofisticate a seguito dei progressi nel deep learning. Questa tendenza migliora le interazioni uomo-macchina migliorando i modelli linguistici, consentendo discussioni più naturali con gli assistenti IA e fornendo analisi del sentiment e sviluppo di contenuti più accurati.
  • Maggiore attenzione all'etica e alla spiegabilità dell'IA< /strong>Man mano che i modelli di deep learning diventano sempre più integrati nei processi decisionali, vi è una crescente enfasi sulla garanzia che siano etici e spiegabili. Ciò include la creazione di strutture e strumenti per spiegare come vengono espressi i giudizi e la garanzia che i sistemi di intelligenza artificiale siano trasparenti, equi e responsabili.
  • Cosa c'è dentro un
    rapporto di settore?

    I nostri rapporti includono dati utilizzabili e analisi lungimiranti che ti aiutano a elaborare presentazioni, creare piani aziendali, realizzare presentazioni e scrivere proposte.

    Analisi regionale del mercato globale del deep learning

    Ecco un'analisi regionale più dettagliata del mercato del deep learning

    Nord America

    • Secondo ricerche di mercato, si stima che il Nord America dominerà durante il periodo di previsione. Il Nord America, in particolare gli Stati Uniti, dispone di un’infrastruttura tecnologica altamente sviluppata che consente ricerca e sviluppo avanzati nel campo del deep learning. Ciò include connessione Internet ad alta velocità, ampie risorse di elaborazione e attrezzature sofisticate per favorire la crescita delle aziende e delle iniziative di intelligenza artificiale e deep learning.
    • La regione ha visto enormi investimenti nell'intelligenza artificiale e nel deep learning sia da parte del governo e settori di attività. Le società di venture capital, i finanziamenti governativi e gli investimenti aziendali guidano l'innovazione e la crescita delle startup, accelerando lo sviluppo e l'implementazione di tecnologie di deep learning.
    • Il Nord America ospita titani della tecnologia come Google, Microsoft e IBM, che beneficiare di enormi capacità di ricerca, vaste risorse di dati e scoperte nelle tecnologie di deep learning e intelligenza artificiale. Queste aziende sono all'avanguardia nello sviluppo e nell'implementazione di nuovi modelli e tecniche di deep learning, stabilendo così standard a livello mondiale.
    • Inoltre, gli istituti accademici e di ricerca del Nord America sono all'avanguardia nella ricerca sull'intelligenza artificiale e sul deep learning. Le collaborazioni tra università, aziende tecnologiche e agenzie governative creano un ambiente fertile per l’invenzione. Questo ecosistema collaborativo promuove il progresso e la commercializzazione delle tecnologie di deep learning.

    Europa

    • L'enfasi dell'Europa sulla protezione dei dati e sulla privacy, come evidenziato da norme come il GDPR, ha creato un’atmosfera distinta per la ricerca etica sull’IA. Questa stabilità normativa consente alle aziende di innovare entro limiti legali ben definiti, supportando soluzioni di deep learning responsabili e sicure.
    • I governi europei promuovono attivamente l'intelligenza artificiale e il deep learning attraverso varie iniziative e programmi di finanziamento. Queste iniziative mirano ad aumentare l'innovazione, incoraggiare gli imprenditori e facilitare la ricerca e lo sviluppo, garantendo la competitività dell'Europa nell'ambiente globale dell'intelligenza artificiale.
    • Inoltre, le nazioni europee stanno facendo investimenti significativi nelle loro infrastrutture digitali come risultato del loro riconoscimento. del significato della trasformazione digitale. Ciò include sviluppi nell'Internet ad alta velocità, servizi di cloud computing e progetti di città intelligenti, creando un ambiente favorevole per lo sviluppo e l'implementazione di tecnologie di deep learning.

    Asia Pacifico

    • L'Asia del Pacifico sta vivendo una rapida trasformazione digitale, con settori che vanno dalla produzione all'assistenza sanitaria che adottano nuove tecnologie. Questa ondata di digitalizzazione sta aumentando la domanda di applicazioni di deep learning per migliorare l'efficienza operativa, le esperienze dei consumatori e i processi decisionali.
    • La regione ha una popolazione numerosa, giovane e sempre più esperta di tecnologia, che la rende un mercato ideale per le applicazioni di deep learning. Il crescente utilizzo degli smartphone e di Internet ha aumentato la domanda di servizi basati sull'intelligenza artificiale, dall'e-commerce all'intrattenimento.
    • Inoltre, la regione ha registrato un aumento degli investimenti in startup di intelligenza artificiale e società IT, sostenute da investitori sia nazionali che internazionali. Questo sostegno finanziario sta accelerando la scoperta, lo sviluppo e la commercializzazione della tecnologia del deep learning, rendendo l'Asia Pacifico un focolaio per gli sviluppi dell'intelligenza artificiale.

    Mercato globale del deep learninganalisi della segmentazione

    Il mercato globale del deep learning è segmentato in base a componente, applicazione, utente finale e area geografica.

    Mercato del deep learning, per componente

      < li>Software
      1. Soluzione
      2. Piattaforma/API
    • Servizio
      1. Installazione
      2. Formazione
      3. Supporto e assistenza Manutenzione
    • Hardware
      1. Processore
      2. Memoria
      3. Rete

    In base ai componenti, il mercato è segmentato in software, servizi e hardware. Si stima che il segmento software dominerà il mercato del deep learning poiché il software costituisce la spina dorsale delle applicazioni di deep learning, consentendo lo sviluppo, l’implementazione e il ridimensionamento di modelli di intelligenza artificiale in più settori. Soluzioni e piattaforme/API consentono ai data scientist e agli sviluppatori di progettare e integrare in modo efficiente le capacità di intelligenza artificiale nei loro beni e servizi, stimolando così l'innovazione e migliorando l'efficienza operativa. L'espansione di questo segmento è guidata dalla crescente domanda di applicazioni IA sempre più avanzate, che vanno dall'elaborazione del linguaggio naturale all'identificazione delle immagini, in settori come quello sanitario, automobilistico, finanziario e della vendita al dettaglio.

    Mercato del deep learning, per applicazione< /h3>
    • Riconoscimento delle immagini
    • Riconoscimento del segnale
    • Data Mining
    • Altro

    Basato su Applicazione, il mercato è segmentato in Riconoscimento di immagini, Riconoscimento di segnali, Data Mining e Altri. Si stima che il segmento del riconoscimento delle immagini dominerà il mercato nel periodo di previsione a causa dell’ampia adozione della tecnologia di riconoscimento delle immagini in una varietà di settori, tra cui quello automobilistico per la guida autonoma, quello sanitario per l’imaging diagnostico, la vendita al dettaglio per il coinvolgimento dei clienti e la sicurezza per la sorveglianza. La crescita esponenziale dei contenuti visivi sulle piattaforme digitali ha anche aumentato la domanda di sistemi di riconoscimento automatico delle immagini in grado di analizzare e interpretare le foto su larga scala. Ciò ha comportato un miglioramento dell'esperienza utente e dell'efficienza operativa, stabilendo saldamente il riconoscimento delle immagini come l'applicazione principale nel mercato del deep learning.

    Mercato del deep learning, per utente finale

    • Sicurezza
    • Marketing
    • Automotive
    • Retail ed e-commerce
    • Sanità
    • Produzione
    • Legge
    • Altro

    In base all'utente finale, il mercato è segmentato in sicurezza, marketing, automobilistico, vendita al dettaglio ed e-commerce, sanità, produzione, diritto e Altri. Si stima che il segmento Healthcare crescerà al CAGR più elevato nel periodo di previsione. Le organizzazioni sanitarie utilizzano il deep learning per analizzare dati medici complessi, come immagini e informazioni genetiche, per produrre diagnosi più rapide e accurate rispetto agli approcci precedenti. Inoltre, il volume in espansione dei dati sanitari, nonché la crescente domanda di soluzioni sanitarie economicamente vantaggiose, stanno guidando l’adozione del deep learning in questo settore. I modelli di deep learning migliorano la capacità di rilevare modelli e informazioni in set di dati di grandi dimensioni, portando a scoperte rivoluzionarie nelle tecniche di trattamento e nei risultati per i pazienti.

    Attori chiave

    Il rapporto sullo studio "Global Deep Learning Market" fornirà informazioni preziose con un'enfasi sul mercato globale. I principali attori trattati in questo mercato sono Google AI, OpenAI, DeepMind, Meta AI, Microsoft AI, Amazon AI, IBM AI, NVIDIA, Qualcomm, Intel, Salesforce Einstein, Databricks, DataRobot, H2O.ai, BigML , RapidMiner, Skymind, ThoughtWorks e PwC.

    La nostra analisi di mercato comprende anche una sezione dedicata esclusivamente a questi importanti attori in cui i nostri analisti forniscono una panoramica dei rendiconti finanziari di tutti i principali attori, insieme al benchmarking dei prodotti e all'analisi SWOT. La sezione del panorama competitivo comprende anche strategie chiave di sviluppo, quote di mercato e analisi del posizionamento di mercato degli attori sopra menzionati a livello globale.

    Sviluppi recenti del mercato del deep learning

    • Nel febbraio 2024, NVIDIA ha annunciato il lancio della sua prossima generazione di GPU, la serie RTX 40, che offre notevoli aumenti delle prestazioni per le attività di deep learning.
    • Nel febbraio 2024, OpenAI ha pubblicato un nuovo documento di ricerca mostrando i progressi nel suo modello linguistico Q*, che raggiunge prestazioni all'avanguardia su una varietà di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.
    • Nel febbraio 2024, Meta AI ha introdotto ALIGN, un nuovo modello linguistico ampio volto a essere più fattuale e coerente con gli ideali umani.
    • Nel febbraio 2024, IBM AI ha introdotto una nuova serie di strumenti di intelligenza artificiale per aiutare le aziende ad automatizzare le operazioni e prendere decisioni migliori.

    Ambito del report< /h3>
    < td>

    Valore (miliardi di dollari)

    ATTRIBUTI DEL RAPPORTODETTAGLI
    Periodo di studio

    2020-2031

    Anno base< /td>

    2023

    Periodo di previsione

    2024-2031

    Periodo storico

    2020-2022

    Unità
    Profilo delle principali aziende

    Google AI, OpenAI, DeepMind, Meta AI , Microsoft AI, Amazon AI, IBM AI, NVIDIA.

    Segmenti coperti

    Per componente, per applicazione, per fine Utente e per area geografica.

    Ambito di personalizzazione

    Personalizzazione gratuita del report (equivalente a un massimo di 4 giorni lavorativi dell'analista) con l'acquisto . Aggiunta o modifica a paese, regione e indicazione ambito del segmento.

    Rapporti sulle tendenze principali

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    Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

    Per saperne di più sulla metodologia di ricerca e su altri aspetti dello studio di ricerca, chiedere gentilmente in contatto con i nostri .

    Motivi per acquistare questo rapporto

    Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge fattori sia economici che non economici Fornitura del valore di mercato (USD Miliardi) di dati per ciascun segmento e sottosegmento Indica la regione e il segmento che si prevede vedrà la crescita più rapida e dominerà il mercato Analisi per area geografica evidenziando il consumo del prodotto/servizio nella regione e indicando i fattori che stanno influenzando il mercato all'interno di ciascuna regione Panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme al lancio di nuovi servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali e acquisizioni negli ultimi cinque anni di aziende profilate Profili aziendali estesi che comprendono una panoramica dell'azienda , approfondimenti aziendali, benchmarking dei prodotti e analisi SWOT per i principali attori del mercato Le prospettive di mercato attuali e future del settore rispetto ai recenti sviluppi che coinvolgono opportunità e fattori di crescita, nonché sfide e restrizioni sia dei paesi emergenti che di quelli emergenti. regioni sviluppate Include un'analisi approfondita del mercato da varie prospettive attraverso l'analisi delle cinque forze di Porter Fornisce informazioni sul mercato attraverso lo scenario delle dinamiche del mercato della catena del valore, insieme alle opportunità di crescita del mercato negli anni a venire Supporto degli analisti post-vendita di 6 mesi

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