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구성 요소별(소프트웨어, 서비스, 하드웨어), 애플리케이션별(이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝), 최종 사용자별(보안, 마케팅, 자동차, 소매 및 전자 상거래, 의료, 제조, 법률)별 글로벌 딥 러닝 시장 규모 , 지리적 범위 및 예측별


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

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

구성 요소별(소프트웨어, 서비스, 하드웨어), 애플리케이션별(이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝), 최종 사용자별(보안, 마케팅, 자동차, 소매 및 전자 상거래, 의료, 제조, 법률)별 글로벌 딥 러닝 시장 규모 , 지리적 범위 및 예측별

딥 러닝 시장 규모 및 예측

딥 러닝 시장 규모는 2023년 207억 7천만 달러로 평가되었으며 2031년까지 미화 3,021억 2천만 달러 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 39.75%로 성장합니다.

  • 딥 러닝은 수많은 레이어로 구성된 인공 신경망이 원시 데이터에서 높은 수준의 특징을 추출하는 기계 학습의 한 유형입니다. 이는 인간 두뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사하게 데이터 표현을 계층적으로 학습합니다.
  • 이 접근 방식을 통해 시스템은 명시적인 프로그래밍 없이 특징을 식별하고 예측을 생성하는 방법을 학습할 수 있습니다.
  • 딥 러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 로봇공학 등 다양한 분야의 애플리케이션에 사용됩니다.
  • 딥 러닝 방법은 이미지를 분류하고, 물체를 감지하고, 얼굴을 인식하는 데 사용됩니다. 감정 분석, 언어 번역, 텍스트 생성과 같은 자연어 처리 활동을 가능하게 합니다.
  • 이러한 애플리케이션은 의료, 은행, 자동차, 엔터테인먼트와 같은 분야에 큰 영향을 미쳐 우리가 참여하는 방식을 변화시켰습니다. 기술을 활용하고 복잡한 데이터를 분석합니다.

< label style="padding-right5px;margin-bottom10px;">자세한 분석을 얻으려면

글로벌 딥 러닝 시장 역학

딥 러닝 시장을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

  • 데이터 가용성 및 볼륨소셜 미디어, IoT 기기, 기업 거래 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터 출력의 엄청난 증가는 딥 러닝 알고리즘이 복잡한 패턴을 학습하고 데이터를 개선하는 데 필요한 원자재를 제공했습니다. 시간이 지남에 따라 정확성이 향상되어 시장이 확장됩니다.
  • 계산 능력의 발전 하드웨어, 특히 GPU 및 TPU의 상당한 발전으로 정교한 딥 러닝 모델을 보다 효율적으로 훈련할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신은 모델 교육 및 배포에 소요되는 시간과 비용을 최소화하여 딥 러닝에 대한 접근성을 더욱 높여줍니다.
  • 알고리즘 기술의 혁신해당 주제에 대한 지속적인 연구와 개발로 인해 더욱 발전된 기술이 탄생했습니다. 딥러닝 알고리즘. CNN(컨볼루션 신경망), RNN(반복 신경망) 및 변환기와 같은 혁신을 통해 딥 러닝의 적용이 증가했습니다.
  • 기업 채택 증가산업 전반에 걸쳐 기업은 통찰력을 제공하고, 운영을 자동화하고, 고객 경험을 개선하고, 혁신을 주도한다는 학습의 약속입니다. 의료, 금융, 자동차, 소매 등 부문의 수요 증가는 딥 러닝 시장 성장의 주요 원동력입니다.

주요 과제

  • 데이터 개인정보 보호 및 보안 딥 러닝에 사용되는 데이터의 개인정보 보호 및 보안을 유지하는 것은 시장의 큰 관심사입니다. 민감한 개인 데이터의 사용이 증가함에 따라 데이터 침해 및 오용을 방지하기 위한 강력한 암호화 기술과 개인 정보 보호 전략이 시급히 필요합니다.
  • 편견과 공정성 심층 학습 알고리즘은 훈련 데이터에서 발견된 편견을 의도치 않게 영속화하고 증폭시켜 부당한 결과와 차별을 초래합니다. 편견을 탐지, 완화, 근절하기 위한 접근 방식을 개발하는 것은 딥 러닝 시장에서 AI 기술의 공정하고 윤리적인 사용을 보장하는 중요한 작업입니다.
  • 확장성 및 컴퓨팅 리소스 심층 학습 모델, 특히 최첨단 모델은 훈련과 추론을 위해 상당한 컴퓨터 리소스를 요구합니다. 이러한 수요는 확장성과 접근성 문제를 야기하여 소규모 조직이 고급 AI 기술을 사용하기 어렵게 만듭니다.
  • 설명 가능성 및 투명성딥 러닝 모델의 '블랙박스' 특성으로 인해 의사결정 절차를 이해하기가 어렵습니다. 이러한 설명 가능성과 투명성의 부족은 신뢰와 규정 준수를 위해 AI 판단을 이해하는 것이 중요한 의료 및 금융과 같은 핵심 산업에서 큰 과제를 제시합니다.

주요 동향

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  • 의료 분야 채택 증가 딥 러닝 시장은 진단 영상부터 약물 개발에 이르기까지 다양한 응용 분야를 통해 의료 분야에서 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 추세는 대량의 의료 데이터를 처리하고 분석하는 딥 러닝의 능력을 활용하는 보다 정확하고 시의적절한 진단과 맞춤형 치료 요법에 대한 필요성에 의해 주도됩니다.
  • 엣지 컴퓨팅 딥 러닝 기술이 엣지 컴퓨팅과 빠르게 결합되고 있습니다. 이러한 움직임을 통해 기기 수준에서 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능해지며, 자율 주행 차량 및 스마트 홈 기기를 포함한 다양한 애플리케이션에서 지연 시간이 단축되고 효율성이 향상됩니다.
  • 자연어 처리의 성장 (NLP) 자연어 처리(NLP) 기술은 딥 러닝의 발전으로 인해 점점 더 정교해지고 있습니다. 이러한 추세는 언어 모델을 개선하고, AI 비서와의 보다 자연스러운 토론을 허용하고, 보다 정확한 정서 분석 및 콘텐츠 개발을 제공함으로써 기계-인간 상호 작용을 향상시킵니다.
  • AI 윤리 및 설명 가능성에 대한 강화된 초점< /strong>딥 러닝 모델이 의사 결정 프로세스에 더욱 통합되면서 모델의 윤리성과 설명 가능성을 보장하는 것이 점점 더 강조되고 있습니다. 여기에는 판단 방법을 설명하는 프레임워크와 도구를 만들고, AI 시스템이 투명하고 공정하며 책임감이 있는지 확인하는 것이 포함됩니다.
  • 업계 보고서
    에는 어떤 내용이 들어있나요?

    보고서에는 다음이 포함됩니다. 프레젠테이션을 작성하고, 사업 계획을 수립하고, 프레젠테이션을 작성하고, 제안서를 작성하는 데 도움이 되는 실행 가능한 데이터와 미래 지향적인 분석을 제공합니다.

    글로벌 딥 러닝 시장 지역 분석

    다음은 딥 러닝 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석입니다

    북미

    • 시장 조사에 따르면 예측 기간 동안 북미 지역이 지배적인 위치를 차지할 것으로 추정됩니다. 북미, 특히 미국은 딥 러닝 분야의 고급 연구 및 개발을 가능하게 하는 고도로 발달된 기술 인프라를 보유하고 있습니다. 여기에는 AI와 딥 러닝 기업 및 이니셔티브의 성장을 지원하는 고속 인터넷 연결, 충분한 처리 리소스, 정교한 장비가 포함됩니다.
    • 이 지역은 정부와 정부 모두에서 AI와 딥 러닝에 막대한 투자를 해왔습니다. 그리고 사업 부문. 벤처 캐피탈 회사, 정부 자금 지원, 기업 투자는 혁신과 스타트업의 성장을 주도하여 딥 러닝 기술의 개발 및 구현을 가속화합니다.
    • 북미에는 Google, Microsoft, IBM과 같은 거대 기술 기업의 본거지입니다. 엄청난 연구 역량, 방대한 데이터 리소스, 딥 러닝과 AI 기술의 혁신을 활용해 보세요. 이들 기업은 새로운 딥러닝 모델과 기법을 개발하고 구현하는 데 앞장서며 세계 표준을 정립하고 있습니다.
    • 또한 북미 지역의 학계 및 연구 기관이 AI 및 딥러닝 연구를 선도하고 있습니다. 대학, 기술 기업, 정부 기관 간의 협력은 발명을 위한 비옥한 환경을 조성합니다. 이 협업 생태계는 딥 러닝 기술의 발전과 상용화를 촉진합니다.

    유럽

    • 다음과 같은 규칙에서 알 수 있듯이 유럽의 데이터 보호 및 개인 정보 보호에 대한 강조 GDPR은 윤리적인 AI 연구를 위한 독특한 분위기를 조성했습니다. 이러한 규제 안정성 덕분에 기업은 명확하게 정의된 법적 범위 내에서 혁신을 이루어 책임감 있고 안전한 딥 러닝 솔루션을 지원할 수 있습니다.
    • 유럽 정부는 다양한 이니셔티브와 자금 조달 프로그램을 통해 AI와 딥 러닝을 적극적으로 장려합니다. 이러한 이니셔티브의 목표는 혁신을 강화하고, 기업가를 장려하며, 연구 개발을 촉진하여 글로벌 AI 환경에서 유럽의 경쟁력을 보장하는 것입니다.
    • 또한 유럽 국가들은 이러한 인식의 결과로 디지털 인프라에 상당한 투자를 하고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션의 중요성을 알려드립니다. 여기에는 고속 인터넷, 클라우드 컴퓨팅 서비스 및 스마트 시티 프로젝트의 개발이 포함되어 딥 러닝 기술의 개발 및 배포에 유리한 환경을 조성합니다.

    아시아 태평양

    • 아시아 태평양 지역은 제조부터 의료까지 다양한 산업이 신기술을 채택하면서 급속한 디지털 변혁을 경험하고 있습니다. 이러한 디지털화 물결로 인해 운영 효율성, 소비자 경험, 의사 결정 프로세스를 개선하기 위한 딥 러닝 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
    • 이 지역은 인구가 많고 젊으며 기술에 대한 지식이 점점 더 많아지고 있습니다. 딥 러닝 애플리케이션에 이상적인 시장입니다. 스마트폰과 인터넷의 사용 증가로 인해 전자상거래에서 엔터테인먼트에 이르기까지 AI 기반 서비스에 대한 수요가 증가했습니다.
    • 또한 이 지역에서는 AI 스타트업 및 IT 기업에 대한 투자가 증가했습니다. 국내외 투자자 모두에 의해. 이러한 재정적 지원은 딥 러닝 기술의 발견, 개발 및 상용화를 가속화하여 아시아 태평양 지역을 AI 개발의 온상으로 만들고 있습니다.

    글로벌 딥 러닝 시장세분화 분석

    글로벌 딥 러닝 시장은 구성 요소, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역을 기준으로 분류됩니다.

    구성 요소별 딥 러닝 시장

      < li>소프트웨어
      1. 솔루션
      2. 플랫폼/API
    • 서비스
      1. 설치
      2. 교육
      3. 지원 및amp; 유지 관리
    • 하드웨어
      1. 프로세서
      2. 메모리
      3. 네트워크

    구성 요소를 기준으로 시장은 소프트웨어, 서비스 및 하드웨어로 분류됩니다. 소프트웨어 부문은 딥 러닝 애플리케이션의 중추 역할을 하는 소프트웨어로 인해 딥 러닝 시장을 지배할 것으로 추정되며, 여러 산업 분야에서 AI 모델의 개발, 배포 및 확장을 가능하게 합니다. 솔루션과 플랫폼/API를 통해 데이터 과학자와 개발자는 AI 기능을 제품과 서비스에 효율적으로 설계하고 통합하여 혁신을 촉진하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 부문의 확장은 의료, 자동차, 금융, 소매 등 산업 전반에 걸쳐 자연어 처리에서 이미지 식별에 이르기까지 점점 더 발전되는 AI 애플리케이션에 대한 수요 증가에 의해 주도됩니다.

    애플리케이션별 딥 러닝 시장< /h3>
    • 이미지 인식
    • 신호 인식
    • 데이터 마이닝
    • 기타

    기반 응용 프로그램, 시장은 이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝 및 기타로 분류됩니다. 자율 주행을 위한 자동차, 진단 영상을 위한 의료, 고객 참여를 위한 소매, 감시를 위한 보안 등 다양한 산업에서 이미지 인식 기술이 광범위하게 채택됨에 따라 이미지 인식 부문은 예측 기간 동안 시장을 지배할 것으로 추정됩니다. 디지털 플랫폼의 시각적 콘텐츠가 기하급수적으로 증가함에 따라 사진을 대규모로 분석하고 해석할 수 있는 자동 이미지 인식 시스템에 대한 수요도 증가했습니다. 이로 인해 사용자 경험과 운영 효율성이 향상되어 이미지 인식이 딥 러닝 시장의 주요 애플리케이션으로 확고히 자리 잡았습니다.

    최종 사용자별 딥 러닝 시장

    • 보안
    • 마케팅
    • 자동차
    • 소매 및 전자상거래
    • 의료
    • 제조
    • 법률
    • 기타

    최종 사용자를 기준으로 시장은 보안, 마케팅, 자동차, 소매 및 전자 상거래, 의료, 제조, 법률 및 기타 분야로 분류됩니다. 기타. 헬스케어 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 의료 기관에서는 딥 러닝을 사용하여 영상, 유전 정보 등 복잡한 의료 데이터를 분석하여 이전 접근 방식보다 더 빠르고 정확한 진단을 내립니다. 또한 의료 데이터의 양이 증가하고 비용 효율적인 의료 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 이 업계에서 딥 러닝 채택이 촉진되고 있습니다. 딥 러닝 모델은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 통찰력을 감지하는 능력을 향상시켜 치료 기술과 환자 결과에 획기적인 발전을 가져옵니다.

    주요 플레이어

    '글로벌 딥 러닝 시장' 연구 보고서 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다. 시장의 주요 플레이어는 Google AI, OpenAI, DeepMind, Meta AI, Microsoft AI, Amazon AI, IBM AI, NVIDIA, Qualcomm, Intel, Salesforce Einstein, Databricks, DataRobot, H2O.ai, BigML입니다. , RapidMiner, Skymind, ThoughtWorks 및 PwC.

    또한 당사의 시장 분석에는 당사의 분석가가 모든 기업의 재무제표에 대한 통찰력을 제공하는 주요 기업만을 대상으로 하는 섹션이 포함됩니다. 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석과 함께 주요 플레이어. 경쟁 환경 섹션에는 위에서 언급한 전 세계 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석도 포함됩니다.

    딥 러닝 시장 최근 개발

    • 2024년 2월 NVIDIA는 딥 러닝 작업에 상당한 성능 향상을 제공하는 차세대 GPU인 RTX 40 시리즈의 출시를 발표했습니다.
    • 2024년 2월 OpenAI는 새로운 연구 논문을 발표했습니다. 다양한 자연어 처리 애플리케이션에서 최첨단 성능을 달성하는 Q* 언어 모델의 발전을 보여줍니다.
    • 2024년 2월 Meta AI는 보다 사실적인 것을 목표로 하는 새로운 광범위한 언어 모델인 ALIGN을 도입했습니다. 인간의 이상과 일치합니다.
    • 2024년 2월 IBM AI는 기업이 운영을 자동화하고 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 새로운 AI 도구 세트를 도입했습니다.

    보고 범위< /h3>
    < td>

    가치(10억 달러)

    보고서 속성세부정보
    연구 기간

    2020-2031

    기준 연도< /td>

    2023년

    예측 기간

    2024-2031

    역사적 기간

    2020-2022

    단위
    소개된 주요 회사

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

    포함되는 세그먼트

    구성 요소별, 애플리케이션별, 엔드별 사용자 및 지역별.

    사용자 정의 범위

    구매 시 무료 보고서 사용자 정의(분석가의 근무일 기준 최대 4일에 해당) . 국가, 지역 및 기타 사항에 대한 추가 또는 변경 세그먼트 범위.

    상위 동향 보고서

    < Strong>

    시장 조사의 연구 방법론

    연구 방법론과 연구 조사의 다른 측면에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 .

    이 보고서를 구매한 이유

    경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적, 정량적 분석 시장 가치 제공(USD Billion) 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 데이터 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냅니다. 해당 지역의 제품/서비스 소비를 강조하고 요인을 나타내는 지역별 분석 각 지역 내 시장에 영향을 미치고 있는 경쟁 환경 지난 5년간의 기업 프로필과 함께 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 비즈니스 확장 및 인수와 함께 주요 업체의 시장 순위를 통합합니다. 회사 개요로 구성된 광범위한 회사 프로필 , 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 참여자를 위한 SWOT 분석 성장 기회와 동인은 물론 신흥 시장과 신흥 시장의 과제와 제한 사항을 포함하는 최근 개발과 관련하여 업계의 현재 및 미래 시장 전망 개발 지역 포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점의 시장에 대한 심층 분석 포함 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력 제공 및 향후 시장 성장 기회 제공 6개월간 판매 후 분석가 지원

    보고서 사용자 정의

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