Deep-Learning-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2017–2027, segmentiert nach Angebot (Hardware, Software und Dienste), nach Anwendung (Bilderkennung, Signalerkennung und Data Mining), nach Endbenutzerbranche (Gesundheitswesen, Einzelhandel, Automobil, Sicherheit, Fertigung und andere), nach Architektur (RNN, CNN, DBN, DSN und GRU) und nach Region
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationDeep-Learning-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2017–2027, segmentiert nach Angebot (Hardware, Software und Dienste), nach Anwendung (Bilderkennung, Signalerkennung und Data Mining), nach Endbenutzerbranche (Gesundheitswesen, Einzelhandel, Automobil, Sicherheit, Fertigung und andere), nach Architektur (RNN, CNN, DBN, DSN und GRU) und nach Region
Der globale Deep-Learning-Markt wird im Prognosezeitraum 2023–2027 voraussichtlich mit einer beeindruckenden durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate wachsen. Die Senkung der Hardwarekosten, die Verbesserung der Rechenleistung und die zunehmende Nutzung cloudbasierter Technologie sind die Hauptfaktoren, die die Nachfrage auf dem globalen Deep-Learning-Markt in den nächsten fünf Jahren antreiben.
Deep Learning ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die ein neuronales Netzwerk mit drei oder mehr Schichten umfasst. Deep Learning lernt, indem es große Datenmengen verarbeitet, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren. Die Deep-Learning-Technologie verbessert den Automatisierungsprozess, treibt Anwendungen und Dienste der künstlichen Intelligenz an und führt analytische und physikalische Aufgaben ohne menschliches Eingreifen aus. Die Deep-Learning-Technologie wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine enorme Nachfrage erfahren, da die Nachfrage nach Komfortdiensten und Anwendungen zur Verbesserung des Verbrauchererlebnisses steigt.
Erhöhtes Bewusstsein für Deep-Learning-Technologie treibt das Marktwachstum an
Die zunehmende Nutzung von IoT-Geräten in mehreren Branchen treibt die Nachfrage nach Technologien mit hoher Rechenleistung an. Die Umstellung führender Branchen auf Online-Plattformen zur Erhöhung der Transparenz und des Zugriffs der Mitarbeiter auf Unternehmensdaten erzeugt große Datenmengen. Deep-Learning-Lösungen bieten Unternehmen flexible und skalierbare Einblicke. Die Lösungen sind erschwinglich und helfen bei der Verarbeitung der Informationen in Echtzeit, sodass Unternehmen in kürzerer Zeit fundierte Entscheidungen treffen können.
Der Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI) bietet enorme Wachstumschancen für Deep-Learning-Technologie. Die BFSI-Branche verkauft große Mengen vertraulicher Informationen, die vor möglichen Cyberangriffen geschützt werden müssen. Deep-Learning-Technologie ist hochsicher und unternimmt wichtige Schritte, um strenge Compliance-Richtlinien einzuhalten und sicherzustellen, dass die Daten nicht verloren gehen und ausreichend dokumentiert sind.
Steigerung der Nutzung von Cloud-Technologie treibt die Marktnachfrage an
Mit der zunehmenden Datengenerierung wird voraussichtlich der Bedarf an Tools steigen, die aussagekräftige Informationen analysieren, verarbeiten und extrahieren können. Cloud Analytics kombiniert infrastrukturelle, analytische und technologische Tools und Techniken und hilft dabei, wichtige Daten aus dem Datensatz zu gewinnen. Die schnelle Einführung cloudbasierter Deep-Learning-Plattformen macht Investitionen in Kapital und Hardware-Infrastruktur überflüssig und gilt daher als äußerst kosteneffizient. Darüber hinaus senkt sie die Betriebs- und Wartungskosten für Unternehmen. Cloudbasierte Deep-Learning-Technologie ist hochsicher und bietet verbesserten Schutz, um kritische Informationen des Unternehmens zu sichern.
Anwendungen in der Automobilindustrie unterstützen das Marktwachstum
Die florierende Automobilindustrie und die Einführung attraktiver Funktionen und Technologien durch Automobilhersteller dürften in den nächsten fünf Jahren lukrative Möglichkeiten für den globalen Deep-Learning-Markt schaffen. Deep Learning findet zahlreiche Anwendungen in selbstfahrenden Autos, vernetzten Fahrzeugen, vorausschauender Wartung, Fahrerassistenz, Qualitätskontrolle und effizienter Verwaltung der Lieferkette. Die Fortschritte in der Deep-Learning-Technologie und der zunehmende Einsatz fortschrittlicher Technologien in Automobilen werden voraussichtlich das Wachstum des globalen Deep-Learning-Marktes in den nächsten fünf Jahren beschleunigen.
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Marktsegmentierung
Der globale Deep-Learning-Markt ist segmentiert in Angebot, Anwendung, Endbenutzerbranche und Architektur.
Marktteilnehmer
Amazon Web Services (AWS), Google Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, Micron Technology, Microsoft Corporation, Nvidia Corporation, Qualcomm, Samsung Electronics und Sensory Inc. sind die Marktteilnehmer, die auf dem globalen Deep-Learning-Markt tätig sind.
| Attribut | Details |
| Basisjahr | 2021 |
| Historische Daten | 2017–2020 |
| Geschätzt Jahr | 2022 |
| Prognosezeitraum | 2023 – 2027 |
| Quantitative Einheiten | Umsatz in Millionen USD und CAGR für 2017-2021 und 2022-2027 |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wettbewerbsumfeld, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | Angebot Anwendung Endbenutzerbranche Architektur |
| Regionaler Umfang | Nordamerika; Asien-Pazifik; Europa; Südamerika; Naher Osten und Afrika |
| Länderumfang | USA; Kanada; Mexiko; China; Indien; Japan; Südkorea; Australien; Singapur; Malaysia; Deutschland; Vereinigtes Königreich; Frankreich; Italien; Spanien; Polen; Dänemark; Brasilien; Argentinien; Kolumbien; Polen; Dänemark; Saudi-Arabien; Südafrika; VAE; Irak; Türkei |
| Profilierte wichtige Unternehmen | Amazon Web Services (AWS), Google Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, Micron Technology, Microsoft Corporation, Nvidia Corporation, Qualcomm, Samsung Electronics und Sensory Inc. |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Land, Region und Segmentumfang. |
| Preise und Kaufoptionen | Nutzen Sie individuelle Kaufoptionen, um genau Ihren Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Kaufoptionen erkunden |
| Lieferformat | PDF und Excel per E-Mail (Auf besonderen Wunsch können wir auch die bearbeitbare Version des Berichts im PPT-/Word-Format bereitstellen) |
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