Taille du marché mondial des logiciels d'apprentissage profond par type (logiciel de réseau neuronal artificiel, logiciel de reconnaissance d'images, logiciel de reconnaissance vocale), par application (grandes entreprises, PME), par portée géographique et prévisions

Taille et prévisions du marché des logiciels d'apprentissage profond

La taille du marché des logiciels d'apprentissage profond était évaluée à 2 761,89 millions USD en 2020 et devrait atteindre 4 605,37 millions USD d'ici 2028, avec un TCAC de 41,70 % de 2021 à 2028.

Applicabilité croissante L'augmentation des investissements dans les secteurs des véhicules autonomes et de la santé devrait contribuer de manière significative à la croissance de l'industrie. En outre, le besoin croissant d'améliorer la puissance de calcul et de réduire le coût du matériel en raison de la capacité des algorithmes d'apprentissage profond à s'exécuter plus rapidement sur un GPU par rapport à un CPU se traduit par une adoption élevée des technologies d'apprentissage profond dans diverses industries. Le rapport sur le marché mondial des logiciels d'apprentissage profond fournit une évaluation holistique du marché. Le rapport propose une analyse complète des segments clés, des tendances, des moteurs, des contraintes, du paysage concurrentiel et des facteurs qui jouent un rôle substantiel sur le marché.

Définition du marché mondial des logiciels d'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui consiste en une série d'instructions informatiques ou d'algorithmes inspirés de la fonction et de la structure du cerveau. L'apprentissage en profondeur est largement connu sous le nom de réseaux de neurones artificiels ou de réseaux de neurones profonds. Les réseaux de neurones profonds sont un ensemble d'algorithmes conçus pour reconnaître des modèles et construits avec des composants d'applications d'apprentissage automatique plus vastes, qui incluent des algorithmes d'apprentissage par renforcement, de classification et de régression. Les exemples d'applications d'apprentissage profond incluent les voitures sans conducteur, la commande vocale dans les appareils grand public et bien d'autres, qui contribuent à stimuler la taille du marché des logiciels d'apprentissage profond.

L'apprentissage profond utilise des données structurées et non structurées pour la formation. Des exemples pratiques d'apprentissage profond sont les assistants virtuels, la vision pour les voitures sans conducteur, le blanchiment d'argent, la reconnaissance faciale et bien d'autres. Google est considéré par les experts comme l'entreprise la plus avancée dans le domaine de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. L'apprentissage profond utilise un réseau neuronal pour imiter l'intelligence animale. Il existe trois types de couches de neurones dans un réseau neuronal la couche d'entrée, la ou les couches cachées et la couche de sortie. Les connexions entre les neurones sont associées à un poids, dictant l'importance de la valeur d'entrée. Lorsqu'il y a un manque de compréhension du domaine pour l'introspection des fonctionnalités, les techniques d'apprentissage profond surpassent les autres car vous devez moins vous soucier de l'ingénierie des fonctionnalités. L'apprentissage profond brille vraiment lorsqu'il s'agit de problèmes complexes tels que la classification d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

Aperçu du marché mondial des logiciels d'apprentissage profond

L'applicabilité croissante dans les secteurs des véhicules autonomes et de la santé devrait contribuer de manière significative à la croissance du secteur. Cette technologie gagne en importance en raison de ses applications complexes axées sur les données, notamment la reconnaissance vocale et d'images. Elle offre une énorme opportunité d'investissement car elle peut être exploitée par rapport à d'autres technologies pour surmonter les défis liés aux volumes de données élevés, à la puissance de calcul élevée et à l'amélioration du stockage des données.

En outre, le besoin croissant d'améliorer la puissance de calcul et de réduire le coût du matériel en raison de la capacité des algorithmes d'apprentissage profond à s'exécuter ou à s'exécuter plus rapidement sur un GPU par rapport à un CPU se traduit par une forte adoption des technologies d'apprentissage profond dans diverses industries. En outre, la prolifération de l'intégration de l'apprentissage profond avec l'analyse des mégadonnées devrait stimuler la croissance du marché mondial des logiciels d'apprentissage profond au cours de la période de prévision. L'augmentation des activités de R&D par des acteurs de premier plan développant les chipsets GPU devrait avoir un impact positif sur la demande de puces compatibles GPU. Par exemple, Google a annoncé son intention de lancer des puces GPU début 2017 pour son moteur de calcul et d'apprentissage automatique dans le cloud afin d'améliorer les performances des tâches de calcul intensives. Les GPU connaissent une croissance avec l'importance croissante des réseaux neuronaux pour former des modèles d'apprentissage profond.

En outre, l'augmentation rapide de la quantité de données générées dans différentes industries d'utilisation finale devrait stimuler la croissance du secteur. En outre, le besoin croissant d'interaction entre l'homme et la machine offre de nouvelles perspectives de croissance aux fournisseurs de solutions pour fournir des solutions et des capacités améliorées. Le secteur de l'aérospatiale et de la défense exploite la technologie pour relever les défis des tâches de défense sur des plates-formes intégrées en traitant de grands ensembles de données. Ces solutions sont utilisées pour le traitement d'images et l'exploration de données afin de prévoir et d'évaluer les actions futures. Français Par exemple, le département américain de la sécurité intérieure a utilisé cette technologie pour évaluer les événements futurs dans le cadre de son projet d'environnement synthétique pour l'analyse et les simulations (SEAS).

Cependant, le manque d'expertise technique en matière d'apprentissage profond et l'absence de normes et de protocoles sont les facteurs qui peuvent entraver la croissance du marché des logiciels d'apprentissage profond, ainsi que l'exigence d'une grande quantité de données pour former les réseaux neuronaux, ce qui devrait constituer un défi pour la croissance de l'industrie.

Analyse de la segmentation du marché mondial des logiciels d'apprentissage profond

Le marché mondial des logiciels d'apprentissage profond est segmenté en fonction du type, de l'application et de la géographie.

Marché des logiciels d'apprentissage profond, Par type

• Logiciel de réseau neuronal artificiel• Logiciel de reconnaissance d'images• Logiciel de reconnaissance vocale

En fonction du type, le marché est divisé en logiciels de réseau neuronal artificiel, logiciels de reconnaissance d'images et logiciels de reconnaissance vocale. Le segment de la reconnaissance d'images a dominé l'industrie en 2016, capturant une part de revenus de plus de 40 %. Français L'une des applications les plus largement utilisées de cette technologie comprend la fonction de reconnaissance faciale de Facebook. Elle est largement utilisée pour reconnaître des modèles dans des données non structurées, notamment le son, le texte, les images et les vidéos.

Marché des logiciels d'apprentissage profond, Par application

• Grandes entreprises• PME

Sur la base de l'application, le marché est segmenté en grandes entreprises et PME. Le segment des grandes entreprises devrait dominer le marché de l'apprentissage automatique avec une part de marché importante en raison de l'adoption croissante de l'apprentissage automatique pour extraire les informations requises d'une grande quantité de données et prévoir l'issue de divers problèmes.

Marché des logiciels d'apprentissage profond, par géographie

• Amérique du Nord• Europe• Asie-Pacifique• Reste du monde

Sur la base d'une analyse régionale, le marché mondial des logiciels d'apprentissage profond est classé en Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique et reste du monde. L'Amérique du Nord a dominé le marché des logiciels d'apprentissage profond avec une part de revenus de plus de 45 % en 2016, ce qui est attribué à l'augmentation des investissements dans l'intelligence artificielle et les réseaux neuronaux. Français L'adoption élevée de la reconnaissance d'images et de formes dans la région devrait ouvrir de nouvelles opportunités de croissance au cours de la période de prévision. De plus, la région est l'une des premières à adopter les technologies avancées, ce qui permet aux organisations d'adopter des capacités d'apprentissage en profondeur à un rythme plus rapide.

Acteurs clés

Le rapport d'étude « Marché mondial des logiciels d'apprentissage en profondeur » fournira des informations précieuses en mettant l'accent sur le marché mondial.

Les principaux acteurs

du marché sont Microsoft, Express Scribe, Nuance, Google, IBM, AWS, AV Voice, Sayint, OpenCV et SimpleCV. La section sur le paysage concurrentiel comprend également des stratégies de développement clés, des parts de marché et une analyse du classement du marché des acteurs mentionnés ci-dessus à l'échelle mondiale.

Principaux développements

• Le 24 juin 2021, Oracle et Deutsche Bank, l'une des plus grandes organisations de services financiers au monde, ont annoncé un partenariat pluriannuel pour moderniser la technologie de base de données bancaire et accélérer sa transformation numérique. L'accord verra Deutsche Bank mettre à niveau ses systèmes de base de données existants et transférer la majeure partie de ses actifs Oracle Database vers Oracle Exadata Cloud @ Customer, une option à déployer dans Oracle Exadata Cloud Service, pour prendre en charge les applications qui ne migreront pas vers le cloud public ou qui pourraient se produire à l'avenir. Cela fournira une plate-forme dédiée pour prendre en charge et mesurer les plans d'affaires et les programmes et services existants les plus importants, notamment le trading, le traitement des paiements, la planification des risques et des finances et les rapports réglementaires.

• Le 4 août 2021, Amazon Web Services Inc. améliore sa fourniture d'AWS Contact Center Intelligence avec un nouvel outil d'analyse mobile qui, selon les dires, peut avoir beaucoup de sens dans les conversations avec les clients. Amazon a annoncé qu'Amazon Transcribe Call Analytics est un programme d'apprentissage par chat activé par l'utilisateur. Conçu pour fonctionner avec un outil Amazon Transcribe existant utilisé pour la production d'appels écrits au service client. L'évangéliste évangélique d'Amazon, Julien Simon, a écrit dans un article que même le téléphone le plus innocent avec un client existant ou existant offre la possibilité d'apprendre quelque chose sur ses besoins attendus. Ces opportunités ne doivent pas être gaspillées.

Portée du rapport

Rapports sur les principales tendances

Méthodologie de recherche des études de marché

Pour en savoir plus sur la méthodologie de recherche et d'autres aspects de l'étude de recherche, veuillez contacter notre .

Raisons d'acheter ce rapport 

• Analyse qualitative et quantitative du marché basée sur une segmentation impliquant à la fois des facteurs économiques et non économiques• Fourniture de données sur la valeur marchande (en milliards USD) pour chaque segment et sous-segment• Indique la région et le segment qui devraient connaître la croissance la plus rapide et dominer le marché• Analyse par géographie mettant en évidence la consommation du produit/service dans la région ainsi que les facteurs qui affectent le marché dans chaque région• Paysage concurrentiel qui intègre le classement du marché des principaux acteurs, ainsi que les lancements de nouveaux services/produits, les partenariats, les expansions commerciales et acquisitions au cours des cinq dernières années des entreprises présentées• Profils d'entreprise détaillés comprenant un aperçu de l'entreprise, des informations sur l'entreprise, une analyse comparative des produits et une analyse SWOT pour les principaux acteurs du marché• Les perspectives actuelles et futures du marché de l'industrie par rapport aux développements récents (qui impliquent des opportunités et des moteurs de croissance ainsi que des défis et des contraintes des régions émergentes et développées• Comprend une analyse approfondie du marché sous différentes perspectives grâce à l'analyse des cinq forces de Porter• Fournit un aperçu du marché grâce à la chaîne de valeur• Scénario de dynamique du marché, ainsi que des opportunités de croissance du marché dans les années à venir• Assistance d'analyste après-vente de 6 mois

Personnalisation du rapport

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