Globale Marktgröße für Deep-Learning-Systemsoftware nach Anwendung, Endbenutzer, geografischer Reichweite und Prognose

Marktgröße und Prognose für Deep-Learning-Systemsoftware

Der Markt für Deep-Learning-Systemsoftware wurde im Jahr 2020 auf 6.473 Millionen USD geschätzt und soll bis 2028 106.357 Millionen USD erreichen und von 2021 bis 2028 mit einer CAGR von 41,92 % wachsen.

Im Prognosezeitraum wird für den globalen Markt für Deep-Learning-Systemsoftware ein rasantes Wachstum erwartet. Mit der zunehmenden Nutzung cloudbasierter Technologie, der zunehmenden Einführung künstlicher Intelligenz in kundenorientierten Diensten sowie den Aussichten für Deep Learning in der Big-Data-Analyse wächst der globale Markt für Deep-Learning-Systemsoftware. Der Bericht zum globalen Markt für Deep-Learning-Systemsoftware bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Beschränkungen, des Wettbewerbsumfelds und der Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Definition des globalen Marktes für Deep-Learning-Systemsoftware

Deep-Learning-Software bezieht sich auf selbstlernende Systeme, die riesige Mengen sehr komplizierter Daten auswerten und daraus Schlussfolgerungen ziehen können. Deep Learning ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die zahlreiche Darstellungs- und Abstraktionsebenen verwendet, um Daten wie Bilder, Ton und Text zu verstehen. Es handelt sich um eine Klasse von Methoden des maschinellen Lernens, die typischerweise künstliche neuronale Netzwerke verwenden, um auf mehreren Ebenen zu lernen, von denen jede einem bestimmten Abstraktionsgrad entspricht.

Die Deep-Learning-Technologie erlebt in einer Vielzahl von Bereichen des maschinellen Lernens mehrere spannende Durchbrüche, darunter bestärkendes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Frameworks für maschinelles Lernen (Pytorch und TensorFlow) und andere. Industrielle Geräte werden intelligenter, was sie für die Zustandsüberwachung und prädiktive Unterstützung wertvoller macht. Künstliche Intelligenz und Deep-Learning-Fähigkeiten sind mittlerweile zu äußerst wichtigen Strukturen geworden und haben ihren Weg in den Kern eingebetteter Systeme gefunden. Da immer mehr intelligente Geräte auf den Markt kommen, verbessern eingebettete KI- und Deep-Learning-Technologien diese Geräte und machen sie intelligent. Viele ML/KI-Diskussionsorganisationen hoffen, Zeitreihendaten mithilfe neuronaler Netzwerke und Deep Learning zu erraten.

Weltweiter Überblick über den Markt für Deep-Learning-Systemsoftware

Einer der wichtigsten Fortschritte bei industriellen Prozessen, die den Betrieb verändern, ist Computer Vision. Darüber hinaus wirken sich Branchentrends im Bereich Deep Learning wie der zunehmende Einsatz humanoider Roboter und Augmented- (AR) und Virtual-Reality-Displays (VR) in den Bereichen Automobil und 3D-Gaming auf das Marktwachstum aus. Computer Vision bringt Computern bei, die visuelle Welt mithilfe von Deep-Learning-Modellen zu lesen und zu verstehen. Dadurch können Maschinen Dinge in Filmen oder Bilder in Dokumenten zuverlässig erkennen und auf das reagieren, was sie wahrnehmen. In der Fertigungsindustrie kann Computer Vision die Problemerkennungsrate um bis zu 90 % steigern. Faktoren wie die erhöhte Hardwarekomplexität aufgrund der ausgefeilten Algorithmen, die in der Deep-Learning-Technologie eingesetzt werden, mangelnde technische Erfahrung und das Fehlen von Standards und Protokollen schränken das Branchenwachstum ein.

Im Bankwesen kann Computer Vision zum Erkennen von Falschgeld oder zum Scannen von Dokumentenfotos eingesetzt werden, wodurch zeitaufwändige menschliche Aufgaben schnell automatisiert werden. Auch Deep-Learning-Technologien, die in der medizinischen Bildanalyse eingesetzt werden, wachsen exponentiell und steigern das Marktwachstum. Deep-Learning-basierte Computer-Vision-Technologie wird zur Analyse von Scans eingesetzt, um den Status bösartiger Tumore zu beurteilen und so die Notwendigkeit einer Biopsie zu vermeiden. Die große Nachfrage, die durch die zunehmende Automatisierung in den Fertigungssektoren der Schwellenländer angetrieben wird, wird globalen Unternehmen in Zukunft zahlreiche Perspektiven bieten. Die zunehmende Nutzung von Deep Learning-basierter Sprach- und Bilderkennungssoftware sowie Data Mining-Verfahren sind weitere Treiber, die das Marktwachstum von Deep Learning System Software vorantreiben.

Darüber hinaus fördert die steigende Nachfrage aus Branchen wie Regierung und Strafverfolgung, Gesundheitswesen, Sicherheit und Überwachung, Militär und Verteidigung, IT und Telekommunikation, Finanzdienstleistungen sowie Forschung und Entwicklung das Wachstum des Marktes für Deep Learning System Software. Trotz der vielfältigen potenziellen Möglichkeiten schränken Faktoren wie hauptsächlich auf Erdbau beschränkte Anwendungen, fehlende technische Fähigkeiten und hohe Schulungskosten die Marktexpansion ein. Veränderte Produktionstechniken werden voraussichtlich während des gesamten Prognosezeitraums die größten Wachstumshindernisse für den Markt sein. Darüber hinaus werden Kompatibilitätsbedenken und hohe Installationskosten voraussichtlich das Wachstum des Marktanteils von Deep-Learning-Systemsoftware behindern.

Globale Segmentierungsanalyse des Marktes für Deep-Learning-Systemsoftware

Der globale Markt für Deep-Learning-Systemsoftware ist nach Anwendung, Endbenutzer und Geografie segmentiert.

Markt für Deep-Learning-Systemsoftware nach Anwendung

• Bilderkennung• Signalerkennung• Data Mining• Sonstiges

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Bilderkennung, Signalerkennung, Data Mining und Sonstiges unterteilt. Die Bilderkennung macht in Bezug auf die Anwendungen den größten Anteil des Deep-Learning-Geschäfts aus. Deep Learning wird voraussichtlich im gesamten Prognosezeitraum das am schnellsten wachsende Segment der Data-Mining-Branche sein. Die Bilderkennung erfreut sich aufgrund der steigenden Nachfrage nach Mustererkennung, optischer Zeichenerkennung, Codeerkennung, Gesichtserkennung, Objekterkennung und digitaler Bildverarbeitung zunehmender Beliebtheit. Mit dem Aufkommen neuer Technologien wurden die Verarbeitung natürlicher Sprache und das visuelle Data Mining unter Verwendung von Deep-Learning-Ansätzen entwickelt. Sentimentanalyse, maschinelle Übersetzung, Fingerabdruckerkennung, Cybersicherheit und Bioinformatik sind einige der Anwendungen, die Data Mining nutzen.

Markt für Deep-Learning-Systemsoftware nach Endbenutzer

• Gesundheitswesen• Fertigung• Automobilindustrie• Landwirtschaft• Einzelhandel• Sicherheit• Personalwesen• Marketing• Recht• Fintech• Sonstige

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt in Gesundheitswesen, Fertigung, Automobilindustrie, Landwirtschaft, Einzelhandel, Sicherheit, Personalwesen, Marketing, Recht, Fintech und Sonstige unterteilt. Sicherheit hatte den höchsten Deep-Learning-Anteil unter den vielen in dieser Analyse untersuchten Endbenutzerbranchen, gefolgt von Marketing. Deep Learning im Sicherheitssegment wächst aufgrund des sich schnell entwickelnden Cybersicherheits-Ökosystems, da ständig neue Arten von Cyberangriffen entdeckt werden und Unternehmen mit diesen Bedrohungen Schritt halten müssen, um ihre wichtigsten Vermögenswerte zu schützen. Deep Learning in Sicherheitslösungen unterstützt Unternehmen dabei, kritische Informationen zu schützen und Datenverlust zu verhindern. Darüber hinaus gewinnt es im Bereich Marketing an Bedeutung, vor allem für Medien und Werbung. Suchmaschinenwerbung, Social-Media-Werbung sowie Vertriebs- und Marketingautomatisierung treiben das Wachstum voran.

Markt für Deep-Learning-Systemsoftware nach geografischer Lage

• Nordamerika• Europa• Asien-Pazifik• Lateinamerika, Mittlerer Osten und Afrika (LAMEA)

Auf Grundlage der Geografie ist der globale Markt für Deep-Learning-Systemsoftware nach Regionen segmentiertNordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Lateinamerika, Mittlerer Osten und Afrika. Nordamerika ist Marktführer und könnte diese Position während des Bewertungszeitraums halten. Das Wachstum des Marktes für Deep-Learning-Systemsoftware wird durch Faktoren wie die zunehmende Nutzung von Deep-Learning-Technologie für Sprach- und Bilderkennung, Data Mining, Signalerkennung und Diagnostik vorangetrieben. Der regionale Markt wird von den Vereinigten Staaten angeführt, gefolgt von Kanada und Mexiko, was auf die gut etablierte Gesundheitsbranche zurückzuführen ist. Darüber hinaus tragen der schnelle Ausbau der Automatisierung von Instrumentierungsvorgängen in allen Branchen, Entwicklungen bei landwirtschaftlichen Prozessen und die etablierte Netzwerkinfrastruktur zur Größe des Deep-Learning-Marktes bei.

Wichtige Akteure

Der Forschungsbericht „Globaler Markt für Deep-Learning-Systemsoftware“ bietet nützliche Informationen mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind Microsoft, TRINT, NVIDIA, Google, IBM, Amazon Web Services, GitHub, NCH Software, SAS Institute und Nuance Communications sowie weitere nationale und globale Akteure. Der Abschnitt „Wettbewerbslandschaft“ enthält außerdem wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und eine Marktranglistenanalyse auf globaler Ebene für die oben genannten Akteure.

Berichtsumfang

Top-Trendberichte

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

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 Akquisitionen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren• Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse der wichtigsten Marktteilnehmer• Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf aktuelle 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.