Tamaño del mercado global de software de aprendizaje profundo por tipo (software de redes neuronales artificiales, software de reconocimiento de imágenes, software de reconocimiento de voz), por aplicación (grandes empresas, pymes), por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de software de aprendizaje profundo

El tamaño del mercado de software de aprendizaje profundo se valoró en USD 2761,89 millones en 2020 y se proyecta que alcance los USD 4605,37 millones para 2028, creciendo a una CAGR del 41,70 % de 2021 a 2028.

El aumento Se espera que la aplicabilidad en los sectores de vehículos autónomos y atención médica contribuya significativamente al crecimiento de la industria. Además, la creciente necesidad de mejorar la potencia informática y reducir el costo del hardware debido a la capacidad de los algoritmos de aprendizaje profundo para ejecutarse o ejecutarse más rápido en una GPU en comparación con una CPU está dando como resultado una alta adopción de tecnologías de aprendizaje profundo entre varias industrias. El informe Global Deep Learning Software Market proporciona una evaluación integral del mercado. El informe ofrece un análisis exhaustivo de los segmentos clave, las tendencias, los impulsores, las restricciones, el panorama competitivo y los factores que desempeñan un papel importante en el mercado.

Definición del mercado global de software de aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que consiste en una serie de instrucciones o algoritmos informáticos inspirados en la función y la estructura del cerebro. El aprendizaje profundo se conoce ampliamente como redes neuronales artificiales o redes neuronales profundas. Las redes neuronales profundas son un conjunto de algoritmos diseñados para reconocer patrones y están construidos con componentes de aplicaciones de aprendizaje automático más grandes, que incluyen algoritmos para el aprendizaje de refuerzo, la clasificación y la regresión. Ejemplos de aplicaciones de aprendizaje profundo incluyen automóviles sin conductor, control de voz en dispositivos de consumo y muchos otros, que ayudan a impulsar el tamaño del mercado de software de aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo utiliza datos estructurados y no estructurados para el entrenamiento. Ejemplos prácticos de aprendizaje profundo son los asistentes virtuales, la visión para automóviles sin conductor, el lavado de dinero, el reconocimiento facial y muchos más. Los expertos consideran que Google es la empresa más avanzada en el campo de la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo utiliza una red neuronal para imitar la inteligencia animal. Hay tres tipos de capas de neuronas en una red neuronalla capa de entrada, la capa o capas ocultas y la capa de salida. Las conexiones entre neuronas están asociadas con un peso, que dicta la importancia del valor de entrada. Cuando hay una falta de comprensión del dominio para la introspección de características, las técnicas de aprendizaje profundo eclipsan a otras, ya que debe preocuparse menos por la ingeniería de características. El aprendizaje profundo realmente brilla cuando se trata de problemas complejos como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.

Resumen del mercado mundial de software de aprendizaje profundo

Se espera que la creciente aplicabilidad en las industrias de vehículos autónomos y atención médica contribuya significativamente al crecimiento de la industria. Esta tecnología está ganando prominencia debido a sus complejas aplicaciones basadas en datos, incluido el reconocimiento de voz e imágenes. Ofrece una gran oportunidad de inversión, ya que se puede aprovechar sobre otras tecnologías para superar los desafíos de los grandes volúmenes de datos, la alta potencia informática y la mejora en el almacenamiento de datos.

Además, la creciente necesidad de mejorar la potencia informática y reducir el costo del hardware debido a la capacidad de los algoritmos de aprendizaje profundo para ejecutarse o ejecutarse más rápido en una GPU en comparación con una CPU está dando como resultado la alta adopción de tecnologías de aprendizaje profundo entre varias industrias. Además, se espera que la proliferación de la integración del aprendizaje profundo con el análisis de big data impulse el crecimiento del mercado mundial de software de aprendizaje profundo durante el período de pronóstico. Se espera que el aumento de las actividades de I + D por parte de los actores destacados que desarrollan los conjuntos de chips de GPU afecten positivamente la demanda de chips habilitados para GPU. Por ejemplo, Google anunció su plan de lanzar chips GPU a principios de 2017 para su motor de computación y aprendizaje automático en la nube para mejorar el rendimiento de tareas informáticas intensivas. Las GPU están experimentando un crecimiento con la creciente prominencia de las redes neuronales para entrenar modelos de aprendizaje profundo.

Además, se espera que el rápido aumento de la cantidad de datos que se generan en diferentes industrias de uso final proporcione tracción al crecimiento de la industria. Además, la creciente necesidad de interacción entre humanos y máquinas ofrece nuevas vías de crecimiento a los proveedores de soluciones para proporcionar soluciones y capacidades mejoradas. El sector aeroespacial y de defensa está aprovechando la tecnología para desafiar las tareas de defensa en plataformas integradas mediante el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Estas soluciones se utilizan para el procesamiento de imágenes y la minería de datos para prever y evaluar futuros cursos de acción. Por ejemplo, el Departamento de Seguridad Nacional de los EE. UU. utilizó la tecnología para evaluar eventos futuros en su proyecto Synthetic Environment for Analysis and Simulations (SEAS).

Sin embargo, la falta de experiencia técnica en aprendizaje profundo y la ausencia de estándares y protocolos son los factores que pueden obstaculizar el crecimiento del mercado de software de aprendizaje profundo, así como también se espera que el requisito de una gran cantidad de datos para entrenar redes neuronales suponga un desafío para el crecimiento de la industria.

Análisis de segmentación del mercado global de software de aprendizaje profundo

El mercado global de software de aprendizaje profundo está segmentado en función del tipo, la aplicación y la geografía.

Mercado de software de aprendizaje profundo, por tipo

• Software de red neuronal artificial• Software de reconocimiento de imágenes• Software de reconocimiento de voz

Según el tipo, el mercado se bifurca en software de red neuronal artificial, software de reconocimiento de imágenes y software de reconocimiento de voz. El segmento de reconocimiento de imágenes dominó la industria en 2016, capturando una participación en los ingresos de más del 40%. Una de las aplicaciones más utilizadas de esta tecnología incluye la función de reconocimiento facial de Facebook. Se utiliza ampliamente para reconocer patrones en datos no estructurados, incluidos sonido, texto, imágenes y videos.

Mercado de software de aprendizaje profundo, por aplicación

• Grandes empresas• PyMEs

Según la aplicación, el mercado está segmentado en grandes empresas y pymes. Se prevé que el segmento de grandes empresas domine el mercado de aprendizaje automático con una participación de mercado significativa debido a la creciente adopción del aprendizaje automático para extraer la información requerida de una gran cantidad de datos y pronosticar el resultado de varios problemas.

Mercado de software de aprendizaje profundo, por geografía

• América del Norte• Europa• Asia Pacífico• Resto del mundo

Según el análisis regional, el mercado global de software de aprendizaje profundo se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo. América del Norte dominó el mercado de software de aprendizaje profundo con una participación en los ingresos de más del 45% en 2016, lo que se atribuye al aumento de las inversiones en inteligencia artificial y redes neuronales. Se espera que la alta adopción de reconocimiento de imágenes y patrones en la región abra nuevas oportunidades de crecimiento durante el período de pronóstico. Además, la región es una de las primeras en adoptar tecnologías avanzadas, lo que hace que las organizaciones adopten capacidades de aprendizaje profundo a un ritmo más rápido.

Actores clave

El informe de estudio "Mercado global de software de aprendizaje profundo" proporcionará información valiosa con énfasis en el mercado global. Los principales actores del mercado son Microsoft, Express Scribe, Nuance, Google, IBM, AWS, AV Voice, Sayint, OpenCV y SimpleCV. La sección del panorama competitivo también incluye estrategias de desarrollo clave, participación de mercado y análisis de clasificación de mercado de los actores mencionados anteriormente a nivel mundial.

Acontecimientos clave

• El 24 de junio de 2021, Oracle y Deutsche Bank, una de las organizaciones de servicios financieros más grandes del mundo, anunciaron una asociación de varios años para modernizar la tecnología de bases de datos bancarias y acelerar su transformación digital. El acuerdo permitirá a Deutsche Bank actualizar sus sistemas de bases de datos existentes y transferir la mayor parte de sus activos de Oracle Database a Oracle Exadata Cloud @ Customer, una opción para implementar en Oracle Exadata Cloud Service, para respaldar aplicaciones que no migrarán a la nube pública o que podrían migrar en el futuro. Esto proporcionará una plataforma dedicada para respaldar y medir los planes y programas comerciales existentes más importantes, incluidos el comercio, el procesamiento de pagos, la planificación financiera y de riesgos y los informes regulatorios.

• El 4 de agosto de 2021, Amazon Web Services Inc. mejoró su provisión de AWS Contact Center Intelligence con una nueva herramienta de análisis móvil que, según se ha dicho, puede tener mucho sentido en las conversaciones con los clientes. Amazon ha anunciado que Amazon Transcribe Call Analytics es un plan de estudios de aprendizaje por chat habilitado para el usuario. Diseñado para funcionar con una herramienta Amazon Transcribe existente que se utiliza para la producción de llamadas de servicio al cliente por escrito. El evangelista de alfabetización evangélica de Amazon, Julien Simon, escribió en una publicación que incluso la llamada telefónica más inocente con un cliente existente o existente ofrece la oportunidad de aprender algo sobre sus necesidades esperadas. Esas oportunidades no deben desperdiciarse.

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Razones para comprar este informe

• Análisis cualitativo y cuantitativo del mercado basado en la segmentación que involucra factores económicos y no económicos• Provisión de datos de valor de mercado (USD mil millones) para cada segmento y subsegmento• Indica la región y el segmento que se espera que experimente el crecimiento más rápido y domine el mercado• Análisis por geografía que destaca el consumo del producto/servicio en la región e indica los factores que afectan el mercado dentro de cada región• Panorama competitivo que incorpora la clasificación de mercado de los principales actores, junto con nuevos lanzamientos de servicios/productos, asociaciones, expansiones comerciales y adquisiciones en los últimos cinco años de empresas perfiladas• Amplios perfiles de empresas que comprenden una descripción general de la empresa, información sobre la empresa, evaluación comparativa de productos y análisis FODA para los principales actores del mercado• La perspectiva actual y futura del mercado de la industria con respecto a los desarrollos recientes (que involucran oportunidades de crecimiento y factores impulsores, así como desafíos y restricciones tanto de las regiones emergentes como desarrolladas• Incluye un análisis profundo del mercado desde varias perspectivas a través del análisis de las cinco fuerzas de Porter• Proporciona información sobre el mercado a través de la cadena de valor• Escenario de dinámica del mercado, junto con oportunidades de crecimiento del mercado en los próximos años• Soporte de analista posventa de 6 meses

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