img

Размер мирового рынка глубокого обучения по компонентам (программное обеспечение, услуги, оборудование), по приложениям (распознавание изображений, распознавание сигналов, интеллектуальный анализ данных), по конечным пользователям (безопасность, маркетинг, автомобилестроение, розничная торговля и эл


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

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

Размер мирового рынка глубокого обучения по компонентам (программное обеспечение, услуги, оборудование), по приложениям (распознавание изображений, распознавание сигналов, интеллектуальный анализ данных), по конечным пользователям (безопасность, маркетинг, автомобилестроение, розничная торговля и эл

Размер и прогноз рынка глубокого обучения

В 2023 году объем рынка глубокого обучения оценивался в 20,77 миллиарда долларов США и, по прогнозам, достигнет 302,12 миллиарда долларов США к 2031 году, темпы роста СГТР составят 39,75 % с 2024 по 2031 год.

  • Глубокое обучение — это тип машинного обучения, при котором искусственные нейронные сети с многочисленными слоями извлекают высокоуровневые функции из необработанных данных. Он изучает представления данных иерархически, подобно тому, как человеческий мозг обрабатывает информацию.
  • Этот подход позволяет системе научиться идентифицировать функции и генерировать прогнозы, не требуя явного программирования.
  • Глубокое обучение приложения в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание речи и робототехнику.
  • Методы глубокого обучения используются для классификации изображений, обнаружения объектов и распознавания лиц. Они позволяют осуществлять обработку естественного языка, например анализ настроений, языковой перевод и создание текста.
  • Эти приложения оказали огромное влияние на такие области, как здравоохранение, банковское дело, автомобилестроение и развлечения, изменив то, как мы взаимодействуем с технологии и анализировать сложные данные.

< label style="padding-right5px;margin-bottom10px;">Чтобы получить подробный анализ

Динамика мирового рынка глубокого обучения

Ключевая динамика рынка, формирующая рынок глубокого обучения, включает в себя

Ключевые драйверы рынка

  • Доступность и объем данных.Необычайное увеличение объема данных, поступающих из многих источников, включая социальные сети, устройства Интернета вещей и корпоративные транзакции, предоставило сырье, необходимое для алгоритмов глубокого обучения, позволяющих изучать сложные закономерности и улучшать их. точность с течением времени, что приводит к расширению рынка.
  • Достижения в области вычислительной мощности Значительные достижения в оборудовании, особенно в графических процессорах и TPU, позволили более эффективно обучать сложные модели глубокого обучения. Эти достижения минимизируют время и затраты на обучение и развертывание моделей, делая глубокое обучение более доступным.
  • Инновации в алгоритмических методахПостоянное изучение и развитие этого предмета привело к более продвинутым разработкам. алгоритмы глубокого обучения. Применение глубокого обучения расширилось благодаря таким инновациям, как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и преобразователи.
  • Растущее внедрение на предприятияхКомпании из разных отраслей видят глубину Обучение обещает дать ценную информацию, автоматизировать операции, улучшить качество обслуживания клиентов и стимулировать инновации. Возросший спрос со стороны таких секторов, как здравоохранение, финансы, автомобилестроение и розничная торговля, является основным фактором роста рынка глубокого обучения.

Основные проблемы

  • Конфиденциальность и безопасность данных. Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных, используемых в глубоком обучении, является серьезной проблемой для рынка. В связи с увеличением использования конфиденциальных и личных данных существует острая необходимость в надежных технологиях шифрования и стратегиях сохранения конфиденциальности для предотвращения утечки данных и неправомерного использования.
  • Предвзятость и справедливость Глубокая Алгоритмы обучения непреднамеренно закрепляют и усиливают предвзятости, обнаруженные в данных обучения, что приводит к несправедливым результатам и дискриминации. Разработка подходов к обнаружению, смягчению и искоренению предвзятостей является важной задачей в обеспечении справедливого и этичного использования технологий искусственного интеллекта на рынке глубокого обучения.
  • Масштабируемость и вычислительные ресурсы Deep Модели обучения, особенно самые передовые, требуют значительных компьютерных ресурсов для обучения и вывода. Этот спрос создает проблемы с масштабируемостью и доступностью, из-за чего небольшим организациям становится сложнее использовать передовые технологии искусственного интеллекта.
  • Объяснимость и прозрачность. Природа «черного ящика» моделей глубокого обучения затрудняет использование передовых технологий искусственного интеллекта. сложно понять процедуры принятия решений. Отсутствие объяснимости и прозрачности представляет собой огромную проблему в таких жизненно важных отраслях, как здравоохранение и финансы, где понимание суждений ИИ имеет решающее значение для доверия и соблюдения нормативных требований.

Основные тенденции

< ul>
  • Расширение внедрения в здравоохранении. Рынок глубокого обучения в здравоохранении быстро растет, его приложения варьируются от диагностической визуализации до разработки лекарств. Эта тенденция обусловлена необходимостью более точной и своевременной диагностики, а также персонализированных схем лечения, которые используют возможности глубокого обучения для обработки и анализа огромных объемов медицинских данных.
  • Расширение в Периферийные вычисления. Технологии глубокого обучения быстро сочетаются с периферийными вычислениями. Этот шаг позволяет обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени на уровне устройства, снижая задержку и повышая эффективность в широком спектре приложений, включая автономные транспортные средства и устройства «умный дом».
  • Рост обработки естественного языка (NLP) Технологии обработки естественного языка (NLP) становятся все более сложными в результате достижений в области глубокого обучения. Эта тенденция улучшает взаимодействие между машиной и человеком за счет улучшения языковых моделей, обеспечения более естественных дискуссий с помощниками ИИ, а также более точного анализа настроений и разработки контента.
  • Повышенное внимание к этике и понятности ИИ< /strong>Поскольку модели глубокого обучения все больше интегрируются в процессы принятия решений, все большее внимание уделяется обеспечению их этичности и объяснимости. Это включает в себя создание рамок и инструментов для объяснения того, как принимаются решения, а также обеспечение прозрачности, справедливости и подотчетности систем ИИ.
  • Что содержится в
    отраслевом отчете?

    Наши отчеты включают полезные данные и перспективный анализ, которые помогут вам подготовить презентации, создать бизнес-планы, построить презентации и написать предложения.

    Региональный анализ мирового рынка глубокого обучения

    Вот более подробный региональный анализ рынка глубокого обучения

    Северная Америка

    • По данным Market Research, Северная Америка будет доминировать в течение прогнозируемого периода. Северная Америка, особенно Соединенные Штаты, имеет высокоразвитую технологическую инфраструктуру, которая позволяет проводить передовые исследования и разработки в области глубокого обучения. Это включает в себя высокоскоростное подключение к Интернету, обширные вычислительные ресурсы и сложное оборудование, способствующее развитию компаний и инициатив в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.
    • В регионе наблюдаются огромные инвестиции в искусственный интеллект и глубокое обучение как со стороны правительства, так и со стороны правительства. и делового сектора. Венчурные компании, государственное финансирование и корпоративные инвестиции стимулируют инновации и рост стартапов, ускоряя разработку и внедрение технологий глубокого обучения.
    • В Северной Америке живут такие технологические гиганты, как Google, Microsoft и IBM, которые извлечь выгоду из огромных исследовательских возможностей, обширных ресурсов данных и прорывов в области глубокого обучения и технологий искусственного интеллекта. Эти фирмы берут на себя ведущую роль в разработке и внедрении новых моделей и методов глубокого обучения, тем самым устанавливая мировые стандарты.
    • Кроме того, академические и исследовательские институты Северной Америки лидируют в исследованиях искусственного интеллекта и глубокого обучения. Сотрудничество между университетами, технологическими предприятиями и государственными учреждениями создает благодатную среду для изобретений. Эта совместная экосистема способствует развитию и коммерциализации технологий глубокого обучения.

    Европа

    • Особое внимание Европы к защите данных и конфиденциальности, о чем свидетельствуют такие правила, как GDPR создал особую атмосферу для этических исследований в области ИИ. Эта нормативная стабильность позволяет предприятиям внедрять инновации в четко определенных правовых рамках, поддерживая ответственные и безопасные решения в области глубокого обучения.
    • Правительства европейских стран активно продвигают искусственный интеллект и глубокое обучение посредством различных инициатив и программ финансирования. Эти инициативы направлены на увеличение инноваций, поощрение предпринимателей и содействие исследованиям и разработкам, обеспечивая конкурентоспособность Европы в глобальной среде искусственного интеллекта.
    • Кроме того, европейские страны делают значительные инвестиции в свою цифровую инфраструктуру в результате своего признания. значимости цифровой трансформации. Сюда входят разработки в области высокоскоростного Интернета, облачных вычислений и проектов «умного города», создающие благоприятную среду для разработки и внедрения технологий глубокого обучения.

    Азиатско-Тихоокеанский регион

    • Азиатско-Тихоокеанский регион переживает стремительную цифровую трансформациюновые технологии внедряются в самых разных отраслях — от производства до здравоохранения. Эта волна оцифровки увеличивает спрос на приложения глубокого обучения для повышения операционной эффективности, потребительского опыта и процессов принятия решений.
    • В регионе проживает большое, молодое и все более технически подкованное население, что делает его идеальный рынок для приложений глубокого обучения. Растущее использование смартфонов и Интернета привело к увеличению спроса на услуги на основе искусственного интеллекта, начиная от электронной коммерции и заканчивая развлечениями.
    • Кроме того, в регионе наблюдается рост инвестиций в стартапы в области искусственного интеллекта и ИТ-компании, поддерживаемые как отечественными, так и международными инвесторами. Эта финансовая поддержка ускоряет открытие, разработку и коммерциализацию технологий глубокого обучения, превращая Азиатско-Тихоокеанский регион в рассадник разработок в области искусственного интеллекта.

    Глобальный рынок глубокого обученияанализ сегментации

    Глобальный рынок глубокого обучения сегментирован по компонентам, приложениям, конечным пользователям и географическому положению.

    Рынок глубокого обучения по компонентам

      < li>Программное обеспечение
      1. Решение
      2. Платформа/API
    • Услуга
      1. Установка
      2. Обучение
      3. Поддержка и усиление; Обслуживание
    • Аппаратное обеспечение
      1. Процессор
      2. Память
      3. Сеть

    В зависимости от компонентов рынок разделен на программное обеспечение, услуги и оборудование. По оценкам, сегмент программного обеспечения будет доминировать на рынке глубокого обучения, поскольку программное обеспечение является основой приложений глубокого обучения, позволяя разрабатывать, развертывать и масштабировать модели искусственного интеллекта в различных отраслях. Решения и платформы/API позволяют ученым и разработчикам данных эффективно проектировать и интегрировать возможности ИИ в свои товары и услуги, тем самым стимулируя инновации и повышая операционную эффективность. Расширение этого сегмента обусловлено растущим спросом на все более совершенные приложения искусственного интеллекта, от обработки естественного языка до идентификации изображений, в таких отраслях, как здравоохранение, автомобилестроение, финансы и розничная торговля.

    Рынок глубокого обучения по приложениям< /h3>
    • Распознавание изображений
    • Распознавание сигналов
    • Интеллектуальный анализ данных
    • Другое

    На основе Приложение. Рынок разделен на распознавание изображений, распознавание сигналов, интеллектуальный анализ данных и другие. По оценкам, сегмент распознавания изображений будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода благодаря широкому внедрению технологии распознавания изображений в различных отраслях, включая автомобилестроение для автономного вождения, здравоохранение для диагностической визуализации, розничную торговлю для взаимодействия с клиентами и безопасность для наблюдения. Экспоненциальный рост визуального контента на цифровых платформах также увеличил спрос на системы автоматического распознавания изображений, которые могут анализировать и интерпретировать фотографии в масштабе. Это привело к улучшению пользовательского опыта и повышению операционной эффективности, что позволило распознаванию изображений стать основным приложением на рынке глубокого обучения.

    Рынок глубокого обучения, конечный пользователь

    • Безопасность
    • Маркетинг
    • Автомобилестроение
    • Розничная торговля и электронная коммерция
    • Здравоохранение
    • Производство
    • Юриспруденция
    • Другое

    В зависимости от конечного пользователя рынок сегментирован на безопасность, маркетинг, автомобилестроение, розничную торговлю и электронную коммерцию, здравоохранение, производство, право и Другие. По оценкам, сегмент здравоохранения будет расти самыми высокими среднегодовыми темпами роста в течение прогнозируемого периода. Организации здравоохранения используют глубокое обучение для анализа сложных медицинских данных, таких как изображения и генетическая информация, чтобы ставить более быстрые и точные диагнозы, чем предыдущие подходы. Кроме того, растущий объем медицинских данных, а также растущий спрос на экономически эффективные решения в области здравоохранения способствуют внедрению глубокого обучения в этой отрасли. Модели глубокого обучения улучшают способность обнаруживать закономерности и получать ценную информацию в больших наборах данных, что приводит к прорывам в методах лечения и улучшении результатов лечения пациентов.

    Ключевые игроки

    Отчет об исследовании «Глобальный рынок глубокого обучения» предоставит ценную информацию с акцентом на мировой рынок. Основными игроками на рынке являются 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 и PwC.

    В нашем анализе рынка также есть раздел, посвященный исключительно таким крупным игрокам, в котором наши аналитики предоставляют представление о финансовой отчетности всех основных игроков, а также сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ. Раздел конкурентной среды также включает в себя ключевые стратегии развития, долю рынка и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков во всем мире.

    Последние события на рынке глубокого обучения

    • В феврале 2024 года NVIDIA объявила о выпуске следующего поколения графических процессоров, серии RTX 40, которая обеспечивает значительное повышение производительности для задач глубокого обучения.
    • В феврале 2024 года OpenAI опубликовала новую исследовательскую работу. демонстрирует достижения в своей языковой модели Q*, которая обеспечивает высочайшую производительность в различных приложениях обработки естественного языка.
    • В феврале 2024 года Meta AI представила ALIGN, новую широкую языковую модель, призванную сделать ее более фактологической. и соответствует человеческим идеалам.
    • В феврале 2024 года IBM AI представила новый набор инструментов искусственного интеллекта, которые помогут предприятиям автоматизировать операции и принимать более эффективные решения.

    Область отчета< /h3>
    < td>

    Стоимость (млрд долларов США)

    АТРИБУТЫ ОТЧЕТАДЕТАЛИ
    Период исследования

    2020–2031

    Базовый год< /td>

    2023

    Период прогноза

    2024-2031

    Исторический период

    2020-2022

    Единица измерения
    Описаны ключевые компании

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

    Охватываемые сегменты

    По компонентам, по приложениям, по концам Пользователь и по географическому положению.

    Область настройки

    Бесплатная настройка отчета (эквивалентно 4 рабочим дням аналитика) при покупке . Добавление или изменение информации о стране, регионе и amp; область сегмента.

    Отчеты о самых популярных тенденциях

    < strong>

    Методология исследования рынка

    Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, пожалуйста, получите в контакте с нашим .

    Причины приобретения этого отчета

    Качественный и количественный анализ рынка, основанный на сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы. Предоставление рыночной стоимости (в долларах США). Миллиарды) данных для каждого сегмента и подсегмента. Указывает регион и сегмент, в которых ожидается самый быстрый рост, а также доминирование на рынке. Анализ по географическому признаку, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы. которые влияют на рынок в каждом регионе. Конкурентная среда, которая включает рыночный рейтинг основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерские отношения, расширение бизнеса и поглощения профилируемых компаний за последние пять лет. Обширные профили компаний, включающие обзор компании. , аналитические данные о компаниях, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка. Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом недавних событий, которые включают в себя возможности и движущие силы роста, а также проблемы и ограничения как новых, так и новых Развитые регионы Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Обеспечивает понимание рынка с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная послепродажная поддержка аналитиков.

    Настройка отчета

    В случае возникновения проблем свяжитесь с нашим отделом продаж, который позаботится о том, чтобы ваши требования были выполнены.

    Table of Content

    To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( sales@mraccuracyreports.com )

    List of Figure

    To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( sales@mraccuracyreports.com )