全球深度学习软件市场规模按类型（人工神经网络软件、图像识别软件、语音识别软件）、按应用（大型企业、中小企业）、按地理范围和预测划分

深度学习软件市场规模及预测

深度学习软件市场规模在 2020 年价值 27.6189 亿美元，预计到 2028 年将达到46.0537 亿美元，2021 年至 2028 年的复合年增长率为 41.70%。

在自动驾驶汽车和医疗保健行业的适用性不断提高预计将为行业增长做出巨大贡献。此外，由于深度学习算法在 GPU 上运行或执行的速度比在 CPU 上更快，因此对提高计算能力和降低硬件成本的需求不断增加，这导致各行各业都大量采用深度学习技术。全球深度学习软件市场报告对市场进行了全面评估。报告对关键细分市场、趋势、驱动因素、限制因素、竞争格局以及在市场中发挥重要作用的因素进行了全面的分析。

全球深度学习软件市场定义

深度学习是机器学习的一个子领域，由一系列受大脑功能和结构启发的计算机指令或算法组成。深度学习被广泛称为人工神经网络或深度神经网络。深度神经网络是一组旨在识别模式的算法，由更大的机器学习应用程序的组件构建而成，其中包括强化学习、分类和回归算法。深度学习应用的例子包括无人驾驶汽车、消费设备中的语音控制等，这些都有助于扩大深度学习软件市场规模。

深度学习利用结构化和非结构化数据进行训练。深度学习的实际例子有虚拟助手、无人驾驶汽车的视觉、洗钱、人脸识别等等。专家认为谷歌是人工智能、机器学习和深度学习领域最先进的公司。深度学习使用神经网络来模仿动物智能。神经网络中有三种类型的神经元层：输入层、隐藏层和输出层。神经元之间的连接与权重相关，决定了输入值的重要性。当缺乏对特征自省的领域理解时，深度学习技术会胜过其他技术，因为您不必担心特征工程。深度学习在解决诸如图像分类、自然语言处理和语音识别等复杂问题时确实大放异彩。

全球深度学习软件市场概览

在自动驾驶汽车和医疗保健行业的适用性不断提高，预计将为行业增长做出重大贡献。这项技术因其复杂的数据驱动应用（包括语音和图像识别）而日益受到重视。它提供了巨大的投资机会，因为它可以优于其他技术，以克服高数据量、高计算能力和数据存储改进的挑战。

此外，由于深度学习算法在 GPU 上运行或执行速度比 CPU 更快，因此对提高计算能力和降低硬件成本的需求不断增加，这导致各个行业都大量采用深度学习技术。此外，深度学习与大数据分析的融合日益普及，预计将在预测期内推动全球深度学习软件市场的增长。开发 GPU 芯片组的知名企业增加研发活动，预计将对支持 GPU 的芯片的需求产生积极影响。例如，谷歌宣布计划于 2017 年初向其云机器学习和计算引擎推出 GPU 芯片，以提高密集计算任务的性能。随着神经网络在训练深度学习模型方面日益突出，GPU 也正在见证增长。

此外，不同终端行业产生的数据量的快速增长预计将推动行业增长。此外，人机交互需求的不断增长为解决方案提供商提供了新的增长途径，以提供增强的解决方案和功能。航空航天和国防部门正在利用该技术通过处理大型数据集来挑战嵌入式平台上的国防任务。这些解决方案用于图像处理和数据挖掘，以预见和评估未来的行动方针。例如，美国国土安全部在其综合分析和模拟环境 (SEAS) 项目中使用该技术来评估未来事件。

然而，缺乏深度学习技术专业知识以及缺乏标准和协议是阻碍深度学习软件市场增长的因素，而训练神经网络需要大量数据，预计会对行业增长构成挑战。

全球深度学习软件市场细分分析

全球深度学习软件市场根据类型、应用和地理位置进行细分。

深度学习软件市场，按类型

• 人工神经网络软件• 图像识别软件• 语音识别软件

根据类型，市场分为人工神经网络软件、图像识别软件和语音识别软件。图像识别部分在 2016 年占据了行业主导地位，收入份额超过 40%。该技术最广泛的应用之一包括 Facebook 的面部识别功能。它被广泛用于识别非结构化数据（包括声音、文本、图像和视频）中的模式。

深度学习软件市场，按应用

• 大型企业• 中小企业

根据应用，市场分为大型企业和中小企业。由于越来越多地采用机器学习来从大量数据中提取所需信息并预测各种问题的结果，预计大型企业部门将以相当大的市场份额主导机器学习市场。

深度学习软件市场，按地域

• 北美• 欧洲• 亚太地区• 世界其他地区

根据区域分析，全球深度学习软件市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。2016 年，北美以超过 45% 的收入份额主导深度学习软件市场，这归因于对人工智能和神经网络的投资增加。该地区对图像和模式识别的广泛采用预计将在预测期内带来新的增长机会。此外，该地区是先进技术的早期采用者之一，使组织能够以更快的速度采用深度学习功能。

关键参与者

“全球深度学习软件市场”研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场。市场的主要参与者是Microsoft、Express Scribe、Nuance、Google、IBM、AWS、AV Voice、Sayint、OpenCV 和 SimpleCV。竞争格局部分还包括全球上述参与者的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。

关键发展

• 2021 年 6 月 24 日，甲骨文和全球最大的金融服务机构之一德意志银行宣布建立多年合作伙伴关系，以实现银行数据库技术的现代化并加速其数字化转型。根据协议，德意志银行将升级其现有的数据库系统，并将其大部分 Oracle 数据库资产转移到 Oracle Exadata Cloud @ Customer，这是在 Oracle Exadata Cloud Service 中部署的一种选择，以支持不会迁移到公共云或将来可能会迁移到公共云的应用程序。这将提供一个专用平台来支持和衡量最重要的现有业务计划和计划和服务，包括交易、支付处理、风险和财务规划以及监管报告。

• 2021 年 8 月 4 日，Amazon Web Services Inc. 通过一种新的移动分析工具增强了其 AWS Contact Center Intelligence 的提供，该工具表示它可以在客户对话中发挥很大作用。亚马逊宣布 Amazon Transcribe Call Analytics 是一种用户支持的聊天学习课程。旨在与现有的 Amazon Transcribe 工具配合使用，用于制作书面客户服务电话。亚马逊的福音扫盲布道者 Julien Simon 在一篇文章中写道，即使是与现有或现有客户最无辜的电话，也提供了了解他们预期需求的机会。这些机会不应被浪费。

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