Globale Marktgröße für Deep-Learning-Software nach Typ (Software für künstliche neuronale Netze, Bilderkennungssoftware, Spracherkennungssoftware), nach Anwendung (Großunternehmen, KMU), nach geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für Deep-Learning-Software

Der Markt für Deep-Learning-Software hatte im Jahr 2020 einen Wert von 2.761,89 Millionen USD und soll bis 2028 einen Wert von 4.605,37 Millionen USD erreichen und von 2021 bis 2028 mit einer CAGR von 41,70 % wachsen.

Zunehmende Anwendbarkeit in der Es wird erwartet, dass die Branchen für autonome Fahrzeuge und das Gesundheitswesen erheblich zum Branchenwachstum beitragen werden. Darüber hinaus führt der steigende Bedarf an verbesserter Rechenleistung und niedrigeren Hardwarekosten aufgrund der Fähigkeit von Deep-Learning-Algorithmen, auf einer GPU schneller zu laufen oder ausgeführt zu werden als auf einer CPU, zu einer hohen Akzeptanz von Deep-Learning-Technologien in verschiedenen Branchen. Der Bericht zum globalen Markt für Deep-Learning-Software bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Beschränkungen, Wettbewerbslandschaft und Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Definition des globalen Marktes für Deep-Learning-Software

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das aus einer Reihe von Computeranweisungen oder Algorithmen besteht, die von der Funktion und Struktur des Gehirns inspiriert sind. Deep Learning ist weithin als künstliche neuronale Netzwerke oder tiefe neuronale Netzwerke bekannt. Tiefe neuronale Netzwerke sind eine Reihe von Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Muster zu erkennen und mit Komponenten größerer Anwendungen für maschinelles Lernen erstellt werden, darunter Algorithmen für bestärkendes Lernen, Klassifizierung und Regression. Beispiele für Deep-Learning-Anwendungen sind selbstfahrende Autos, Sprachsteuerung in Verbrauchergeräten und viele andere, die den Markt für Deep-Learning-Software vergrößern.

Deep Learning nutzt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zum Training. Praktische Beispiele für Deep Learning sind virtuelle Assistenten, Sehen für selbstfahrende Autos, Geldwäsche, Gesichtserkennung und viele mehr. Google wird von Experten als das fortschrittlichste Unternehmen auf dem Gebiet der KI, des maschinellen Lernens und Deep Learning angesehen. Deep Learning verwendet ein neuronales Netzwerk, um die Intelligenz von Tieren zu imitieren. Es gibt drei Arten von Schichten von Neuronen in einem neuronalen Netzwerkdie Eingabeschicht, die verborgene(n) Schicht(en) und die Ausgabeschicht. Verbindungen zwischen Neuronen sind mit einer Gewichtung verknüpft, die die Wichtigkeit des Eingabewerts bestimmt. Wenn es an Domänenverständnis für die Feature-Introspektion mangelt, sind Deep-Learning-Techniken anderen überlegen, da Sie sich weniger Gedanken über die Feature-Entwicklung machen müssen. Deep Learning ist besonders dann von Vorteil, wenn es um komplexe Probleme wie Bildklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung geht.

Weltweiter Überblick über den Markt für Deep Learning-Software

Die zunehmende Anwendbarkeit in den Bereichen autonome Fahrzeuge und Gesundheitswesen wird voraussichtlich erheblich zum Branchenwachstum beitragen. Diese Technologie gewinnt aufgrund ihrer komplexen datengesteuerten Anwendungen, einschließlich Sprach- und Bilderkennung, an Bedeutung. Sie bietet enorme Investitionsmöglichkeiten, da sie gegenüber anderen Technologien genutzt werden kann, um die Herausforderungen hoher Datenmengen, hoher Rechenleistung und Verbesserung der Datenspeicherung zu bewältigen.

Darüber hinaus führt der steigende Bedarf an verbesserter Rechenleistung und niedrigeren Hardwarekosten aufgrund der Fähigkeit von Deep Learning-Algorithmen, auf einer GPU schneller zu laufen als auf einer CPU, zu einer hohen Akzeptanz von Deep Learning-Technologien in verschiedenen Branchen. Darüber hinaus wird erwartet, dass die zunehmende Integration von Deep Learning in Big Data Analytics das Wachstum des globalen Marktes für Deep Learning-Software im Prognosezeitraum vorantreiben wird. Verstärkte F&E-Aktivitäten führender Unternehmen, die GPU-Chipsätze entwickeln, werden sich voraussichtlich positiv auf die Nachfrage nach GPU-fähigen Chips auswirken. So kündigte Google beispielsweise an, Anfang 2017 GPU-Chips für seine Cloud-Maschinenlern- und Rechenmaschine auf den Markt zu bringen, um die Leistung bei rechenintensiven Aufgaben zu verbessern. GPUs verzeichnen ein Wachstum mit der zunehmenden Bedeutung neuronaler Netzwerke zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen.

Darüber hinaus wird erwartet, dass der rasante Anstieg der in verschiedenen Endverbrauchsbranchen generierten Datenmenge das Branchenwachstum ankurbelt. Darüber hinaus bietet der zunehmende Bedarf an Mensch-Maschine-Interaktion Lösungsanbietern neue Wachstumschancen für die Bereitstellung verbesserter Lösungen und Fähigkeiten. Der Luft- und Raumfahrt- sowie der Verteidigungssektor nutzen die Technologie, um Verteidigungsaufgaben über eingebettete Plattformen hinweg durch die Verarbeitung großer Datensätze zu bewältigen. Diese Lösungen werden für die Bildverarbeitung und das Data Mining verwendet, um zukünftige Vorgehensweisen vorherzusehen und zu bewerten. So nutzte beispielsweise das US-Heimatschutzministerium die Technologie zur Bewertung zukünftiger Ereignisse in seinem SEAS-Projekt (Synthetic Environment for Analysis and Simulations).

Allerdings sind der Mangel an technischem Fachwissen im Bereich Deep Learning sowie das Fehlen von Standards und Protokollen Faktoren, die das Wachstum des Marktes für Deep-Learning-Software behindern können, und auch der Bedarf an großen Datenmengen zum Trainieren neuronaler Netzwerke dürfte das Branchenwachstum vor Herausforderungen stellen.

Globale Segmentierungsanalyse des Marktes für Deep-Learning-Software

Der globale Markt für Deep-Learning-Software ist nach Typ, Anwendung und Geografie segmentiert.

Markt für Deep-Learning-Software nach Typ

• Software für künstliche neuronale Netzwerke• Bilderkennungssoftware• Software zur Spracherkennung

Nach Typ ist der Markt in Software für künstliche neuronale Netzwerke, Bilderkennungssoftware und Software zur Spracherkennung unterteilt. Das Segment Bilderkennung dominierte die Branche im Jahr 2016 und erzielte einen Umsatzanteil von über 40 %. Zu den am häufigsten genutzten Anwendungen dieser Technologie gehört die Gesichtserkennungsfunktion von Facebook. Sie wird häufig verwendet, um Muster in unstrukturierten Daten wie Ton, Text, Bildern und Videos zu erkennen.

Markt für Deep-Learning-Software nach Anwendung

• Große Unternehmen• KMU

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in große Unternehmen und KMU segmentiert. Es wird erwartet, dass das Segment der großen Unternehmen den Markt für maschinelles Lernen mit einem signifikanten Marktanteil dominieren wird, da maschinelles Lernen zunehmend eingesetzt wird, um die erforderlichen Informationen aus einer großen Menge an Daten zu extrahieren und den Ausgang verschiedener Probleme vorherzusagen.

Markt für Deep-Learning-Software nach Geografie

• Nordamerika• Europa• Asien-Pazifik• Rest der Welt

Basierend auf der regionalen Analyse ist der globale Markt für Deep-Learning-Software in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt unterteilt. Nordamerika dominierte den Markt für Deep-Learning-Software mit einem Umsatzanteil von über 45 % im Jahr 2016, was auf erhöhte Investitionen in künstliche Intelligenz und neuronale Netzwerke zurückzuführen ist. Die hohe Akzeptanz von Bild- und Mustererkennung in der Region dürfte im Prognosezeitraum neue Wachstumschancen eröffnen. Darüber hinaus ist die Region einer der ersten Anwender fortschrittlicher Technologien, wodurch Unternehmen Deep-Learning-Funktionen schneller übernehmen.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für Deep-Learning-Software“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind Microsoft, Express Scribe, Nuance, Google, IBM, AWS, AV Voice, Sayint, OpenCV und SimpleCV. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und eine Marktranganalyse der oben genannten Akteure weltweit.

Wichtige Entwicklungen

• Am 24. Juni 2021 gaben Oracle und die Deutsche Bank, eine der weltweit größten Finanzdienstleistungsorganisationen, eine mehrjährige Partnerschaft bekannt, um die Bankdatenbanktechnologie zu modernisieren und ihre digitale Transformation zu beschleunigen. Im Rahmen der Vereinbarung wird die Deutsche Bank ihre bestehenden Datenbanksysteme aktualisieren und den Großteil ihrer Oracle Database-Assets auf Oracle Exadata Cloud @ Customer übertragen, eine Option zur Bereitstellung in Oracle Exadata Cloud Service, um Anwendungen zu unterstützen, die nicht in die öffentliche Cloud migriert werden oder dies in Zukunft passieren könnte. Dies wird eine dedizierte Plattform zur Unterstützung und Messung der wichtigsten bestehenden Geschäftspläne und -programme und -dienste bieten, einschließlich Handel, Zahlungsabwicklung, Risiko- und Finanzplanung sowie regulatorische Berichterstattung.

• Am 4. August 2021 erweitert Amazon Web Services Inc. seine Bereitstellung von AWS Contact Center Intelligence mit einem neuen mobilen Analysetool, das in Kundengesprächen viel Sinn ergeben soll. Amazon hat Amazon Transcribe Call Analytics angekündigt, ein benutzergesteuertes Chat-Lernprogramm. Entwickelt, um mit einem vorhandenen Amazon Transcribe-Tool zu arbeiten, das für die Erstellung schriftlicher Kundendienstanrufe verwendet wird. Amazons evangelikaler Alphabetisierungsevangelist Julien Simon schrieb in einem Beitrag, dass selbst das harmloseste Telefonat mit einem bestehenden oder bestehenden Kunden die Möglichkeit bietet, etwas über seine erwarteten Bedürfnisse zu erfahren. Diese Chancen sollten nicht ungenutzt bleiben.

Berichtsumfang

Top-Trendberichte

Forschungsmethodik der Marktforschung

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Gründe für den Kauf dieses Berichts

• Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht• Bereitstellung von Daten zum Marktwert (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment• Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden• Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen• Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen in den letzten fünf Jahre der profilierten Unternehmen• Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktteilnehmer• Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf die jüngsten Entwicklungen (die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl aufstrebender als auch entwickelter Regionen beinhalten• Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse• Bietet Einblick in den Markt durch die Wertschöpfungskette• Marktdynamikszenario sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren• 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

Anpassung des Berichts

• Wenden Sie sich in etwaigen Fällen bitte an unser Vertriebsteam, das sicherstellt, dass Ihre Anforderungen erfüllt werden.