Dimensioni del mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo per applicazione, per utente finale, per ambito geografico e previsione

Dimensioni e previsioni del mercato del software di sistema di apprendimento profondo

Le dimensioni del mercato del software di sistema di apprendimento profondo sono state valutate a 6473 milioni di USD nel 2020 e si prevede che raggiungeranno 106357 milioni di USD entro il 2028, crescendo a un CAGR del 41,92% dal 2021 al 2028.

Nel periodo di previsione, si prevede che il mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo crescerà a un ritmo rapido. Con il crescente utilizzo della tecnologia basata su cloud, la crescente adozione dell'intelligenza artificiale nei servizi incentrati sul cliente, nonché le prospettive di apprendimento profondo nell'analisi dei big data, il mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo si sta espandendo. Il rapporto sul mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo fornisce una valutazione olistica del mercato. Il rapporto offre un'analisi completa di segmenti chiave, tendenze, driver, vincoli, panorama competitivo e fattori che svolgono un ruolo sostanziale nel mercato.

Definizione del mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo

Il software di apprendimento profondo si riferisce a sistemi autodidattici in grado di valutare e trarre conclusioni da enormi quantità di dati molto complicati. Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che utilizza numerosi livelli di rappresentazione e astrazione per dare un senso a dati come immagini, suoni e testo. Si tratta di una classe di metodi di apprendimento automatico che in genere impiegano reti neurali artificiali per apprendere a diversi livelli, ognuno dei quali corrisponde a un distinto grado di astrazione.

La tecnologia di apprendimento profondo sta subendo diverse entusiasmanti innovazioni in una varietà di campi di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento per rinforzo, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), framework di apprendimento automatico (Pytorch e TensorFlow) e altri. Le apparecchiature industriali stanno diventando più intelligenti, il che le rende più preziose nel monitoraggio delle condizioni e nell'assistenza predittiva. L'intelligenza artificiale e le capacità di apprendimento profondo sono ora diventate strutture estremamente importanti, trovando la loro strada nel nucleo dei sistemi integrati. Con il lancio di sempre più gadget intelligenti, l'intelligenza artificiale integrata e la tecnologia di apprendimento profondo migliorano questi dispositivi, rendendoli intelligenti. Molte organizzazioni di discussione ML/AI sperano di congetturare dati di serie temporali utilizzando reti neurali e apprendimento profondo.

Panoramica del mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo

Uno dei principali progressi nei processi industriali che stanno trasformando le operazioni è la visione artificiale. Inoltre, le tendenze del settore del deep learning, come l'uso crescente di robot umanoidi e display di realtà aumentata (AR) e virtuale (VR) nei settori automobilistico e dei giochi 3D, hanno un impatto sulla crescita del mercato. La visione artificiale insegna ai computer a leggere e comprendere il mondo visivo utilizzando modelli di deep learning. Ciò consente alle macchine di riconoscere in modo affidabile le cose nei film o le immagini nei documenti e di reagire a ciò che percepiscono. Nel settore manifatturiero, la visione artificiale può aumentare i tassi di rilevamento dei problemi fino al 90%. Fattori come l'aumento della complessità dell'hardware dovuto agli algoritmi sofisticati impiegati nella tecnologia di deep learning, la mancanza di esperienza tecnica e l'assenza di standard e protocolli stanno limitando la crescita del settore.

Nel settore bancario, la visione artificiale può essere utilizzata per rilevare denaro falso o per scansionare foto di documenti, automatizzando rapidamente attività umane che richiedono molto tempo. Anche le tecnologie di deep learning impiegate nell'analisi delle immagini mediche stanno crescendo a un ritmo esponenziale, aumentando la crescita del mercato. La tecnologia di visione artificiale basata sul deep learning viene utilizzata per analizzare le scansioni per valutare lo stato dei tumori maligni, evitando così la necessità di una biopsia. Una domanda significativa, guidata dall'aumento dell'automazione nei settori manifatturieri nelle economie emergenti, offrirà alle aziende globali numerose prospettive in futuro. Il crescente utilizzo di software di riconoscimento vocale e delle immagini basato sul deep learning, nonché procedure di data mining, sono altri fattori trainanti che determinano le dimensioni del mercato del software di sistema di deep learning.

Inoltre, la crescente domanda da parte di settori quali governo e forze dell'ordine, sanità, sicurezza e sorveglianza, esercito e difesa, IT e telecomunicazioni, servizi finanziari e ricerca e sviluppo stimola la crescita del mercato del software di sistema di deep learning. Nonostante le ricche opportunità potenziali, fattori quali applicazioni principalmente limitate alla costruzione di movimento terra, mancanza di competenze tecniche e costosi costi di formazione limitano l'espansione del mercato. Si prevede che il cambiamento delle tecniche di produzione rappresenterà importanti ostacoli alla crescita del mercato per tutto il periodo di previsione. Inoltre, si prevede che problemi di compatibilità e costi di installazione elevati impediranno la crescita della quota di mercato del software di sistema di apprendimento profondo

Analisi della segmentazione del mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo

Il mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo è segmentato in base ad applicazione, utente finale e area geografica.

Mercato del software di sistema di apprendimento profondo, per applicazione

• Riconoscimento delle immagini• Riconoscimento del segnale• Data mining• Altri

In base all'applicazione, il mercato è suddiviso in Riconoscimento delle immagini, Riconoscimento del segnale, Data mining e altri. Il riconoscimento delle immagini rappresenta la quota maggiore del business dell'apprendimento profondo in termini di applicazioni. Si prevede che l'apprendimento profondo sarà il segmento in più rapida crescita del settore del data mining durante il periodo di previsione. Il riconoscimento delle immagini sta crescendo in popolarità a causa della crescente domanda di riconoscimento di pattern, riconoscimento ottico dei caratteri, riconoscimento del codice, identificazione facciale, riconoscimento di oggetti ed elaborazione di immagini digitali. L'elaborazione del linguaggio naturale e il data mining visivo sono stati sviluppati utilizzando approcci di apprendimento profondo con l'emergere di nuove tecnologie. Analisi del sentiment, traduzione automatica, identificazione delle impronte digitali, sicurezza informatica e bioinformatica sono tra le applicazioni che utilizzano il data mining.

Mercato del software di sistema di apprendimento profondo, per utente finale

• Sanità• Produzione• Automotive• Agricoltura• Vendita al dettaglio• Sicurezza• Risorse umane• Marketing• Legge• Fintech• Altri

In base all'utente finale, il mercato è suddiviso in Sanità, Produzione, Automotive, Agricoltura, Vendita al dettaglio, Sicurezza, Risorse umane, Marketing, Legge, Fintech e altri. La sicurezza ha avuto la quota più alta di apprendimento profondo tra i numerosi settori di utenti finali esaminati in questa analisi, seguita dal marketing. L'apprendimento profondo nel segmento della sicurezza sta crescendo come risultato dell'ecosistema della sicurezza informatica in rapida evoluzione, poiché vengono scoperti continuamente nuovi tipi di attacchi informatici e le aziende devono stare al passo con queste minacce per proteggere le proprie risorse chiave. L'apprendimento profondo nelle soluzioni di sicurezza aiuta le aziende a proteggere le informazioni critiche e prevenire la perdita di dati. Inoltre, sta guadagnando terreno nella sfera del marketing, principalmente per i media e la pubblicità. La pubblicità di ricerca, la pubblicità sui social media e l'automazione delle vendite e del marketing stanno spingendo la crescita.

Mercato del software di sistema di apprendimento profondo, per area geografica

• Nord America• Europa• Asia-Pacifico• America Latina, Medio Oriente e Africa (LAMEA)

In base all'area geografica, il mercato globale del software di sistema di apprendimento profondo è segmentato in base alle regioni che sono Nord America, Europa, Asia Pacifico e America Latina, Medio Oriente e Africa. Il Nord America è il leader di mercato e potrebbe mantenere tale posizione durante il periodo di valutazione. La crescita del mercato del software di sistema di apprendimento profondo è guidata da fattori come il crescente utilizzo della tecnologia di apprendimento profondo per il riconoscimento vocale e delle immagini, il data mining, il riconoscimento del segnale e la diagnostica. Il mercato regionale è guidato dagli Stati Uniti, seguiti da Canada e Messico, grazie al consolidato settore sanitario. Inoltre, la rapida espansione dell'automazione delle operazioni di strumentazione in tutti i settori, gli sviluppi nei processi agricoli e l'infrastruttura di rete consolidata contribuiscono tutti alle dimensioni del mercato del deep learning.

Attori chiave

Il rapporto di ricerca "Global Deep Learning System Software Market" fornirà informazioni utili con un focus sul mercato globale. I principali attori del mercato sonoMicrosoft, TRINT, NVIDIA, Google, IBM, Amazon Web Services, GitHub, NCH Software, SAS Institute e Nuance Communications tra gli altri attori nazionali e globali. La sezione del panorama competitivo include anche strategie di sviluppo chiave, quote di mercato e analisi del ranking di mercato su scala globale per i suddetti attori.

Ambito del report

Rapporti sulle tendenze principali

Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

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Motivi per acquistare questo rapporto

• Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge sia fattori economici che non economici• Fornitura di dati sul valore di mercato (miliardi di USD) per ciascun segmento e sottosegmento• Indica la regione e il segmento che dovrebbero assistere alla crescita più rapida e dominare il mercato• Analisi per area geografica che evidenzia il consumo del prodotto/servizio nella regione e indica i fattori che influenzano il mercato all'interno di ciascuna regione• Panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme a nuovi lanci di servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali e acquisizioni negli ultimi cinque anni di aziende profilate• Profili aziendali estesi comprendenti panoramica aziendale, approfondimenti aziendali, benchmarking di prodotto e analisi SWOT per i principali attori del mercato• Le prospettive di mercato attuali e future del settore rispetto agli sviluppi recenti (che coinvolgono opportunità di crescita e driver nonché sfide e limitazioni sia delle regioni emergenti che sviluppate• Include un'analisi approfondita del mercato di varie prospettive attraverso l'analisi delle cinque forze di Porter• Fornisce approfondimenti sul mercato attraverso la catena del valore• Scenario delle dinamiche di mercato, insieme alle opportunità di crescita del mercato negli anni a venire• Supporto analista post-vendita di 6 mesi

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