Dimensioni del mercato globale del software di apprendimento profondo per tipo (software di rete neurale artificiale, software di riconoscimento delle immagini, software di riconoscimento vocale), per applicazione (grandi imprese, PMI), per ambito geografico e previsione
Published Date: September - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 240 | Industry: latest trending Report | Format: Report available in PDF / Excel Format
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Dimensioni e previsioni del mercato del software di apprendimento profondo
Le dimensioni del mercato del software di apprendimento profondosono state valutate a 2.761,89 milioni di USD nel 2020 e si prevede che raggiungeranno 4.605,37 milioni di USD entro il 2028, crescendo a un CAGR del 41,70% dal 2021 al 2028.
Si prevede che la crescente applicabilità nei settori dei veicoli autonomi e dell'assistenza sanitaria contribuirà in modo significativo alla crescita del settore. Inoltre, la crescente necessità di migliorare la potenza di calcolo e ridurre i costi dell'hardware grazie alla capacità degli algoritmi di apprendimento profondo di funzionare o eseguire più velocemente su una GPU rispetto a una CPU sta determinando un'elevata adozione di tecnologie di apprendimento profondo tra vari settori. Il rapporto Global Deep Learning Software Market 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 apprendimento profondo
L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico che consiste in una serie di istruzioni o algoritmi informatici ispirati alla funzione e alla struttura del cervello. L'apprendimento profondo è ampiamente noto come reti neurali artificiali o reti neurali profonde. Le reti neurali profonde sono un insieme di algoritmi progettati per riconoscere schemi e sono costruiti con componenti di applicazioni di apprendimento automatico più grandi, che includono algoritmi per l'apprendimento per rinforzo, la classificazione e la regressione. Esempi di applicazioni di apprendimento profondo includono auto senza conducente, controllo vocale nei dispositivi di consumo e molti altri, che contribuiscono ad aumentare le dimensioni del mercato del software di apprendimento profondo.
L'apprendimento profondo utilizza dati strutturati e non strutturati per la formazione. Esempi pratici di apprendimento profondo sono assistenti virtuali, visione per auto senza conducente, riciclaggio di denaro, riconoscimento facciale e molti altri. Google è considerata dagli esperti l'azienda più avanzata nel campo dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo. L'apprendimento profondo utilizza una rete neurale per imitare l'intelligenza animale. Ci sono tre tipi di livelli di neuroni in una rete neuraleil livello di input, il livello nascosto e il livello di output. Le connessioni tra i neuroni sono associate a un peso, che determina l'importanza del valore di input. Quando c'è una mancanza di comprensione del dominio per l'introspezione delle funzionalità , le tecniche di apprendimento profondo surclassano le altre poiché devi preoccuparti meno dell'ingegneria delle funzionalità . Il Deep Learning brilla davvero quando si tratta di problemi complessi come la classificazione delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale.
Panoramica del mercato globale del software di Deep Learning
Si prevede che la crescente applicabilità nei settori dei veicoli autonomi e dell'assistenza sanitaria contribuirà in modo significativo alla crescita del settore. Questa tecnologia sta guadagnando importanza grazie alle sue complesse applicazioni basate sui dati, tra cui il riconoscimento vocale e delle immagini. Offre un'enorme opportunità di investimento in quanto può essere sfruttata rispetto ad altre tecnologie per superare le sfide degli elevati volumi di dati, dell'elevata potenza di calcolo e del miglioramento dell'archiviazione dei dati.
Inoltre, la crescente necessità di migliorare la potenza di calcolo e ridurre i costi dell'hardware grazie alla capacità degli algoritmi di deep learning di funzionare o eseguire più velocemente su una GPU rispetto a una CPU sta determinando l'elevata adozione di tecnologie di deep learning tra vari settori. Inoltre, si prevede che la proliferazione dell'integrazione del deep learning con l'analisi dei big data guiderà la crescita del mercato globale del software di Deep Learning durante il periodo di previsione. Si prevede che le maggiori attività di R&S da parte di importanti attori che sviluppano i chipset GPU avranno un impatto positivo sulla domanda di chip abilitati per GPU. Ad esempio, Google ha annunciato il suo piano di lanciare chip GPU all'inizio del 2017 sul suo motore di apprendimento automatico e calcolo cloud per migliorare le prestazioni di attività di elaborazione intensive. Le GPU stanno assistendo a una crescita con la crescente importanza delle reti neurali per addestrare modelli di apprendimento profondo.
Inoltre, il rapido aumento della quantità di dati generati in diversi settori di utilizzo finale dovrebbe fornire trazione alla crescita del settore. Inoltre, la crescente necessità di interazione tra uomo e macchina sta offrendo nuove vie di crescita ai fornitori di soluzioni per fornire soluzioni e capacità migliorate. Il settore aerospaziale e della difesa sta sfruttando la tecnologia per sfidare le attività di difesa su piattaforme integrate elaborando grandi set di dati. Queste soluzioni vengono utilizzate per l'elaborazione delle immagini e il data mining per prevedere e valutare i futuri corsi d'azione. Ad esempio, il Dipartimento della Sicurezza Interna degli Stati Uniti ha utilizzato la tecnologia per valutare eventi futuri nel suo progetto Synthetic Environment for Analysis and Simulations (SEAS).
Tuttavia, la mancanza di competenza tecnica nel deep learning e l'assenza di standard e protocolli sono i fattori che possono ostacolare la crescita del mercato del software di deep learning, così come la necessità di una grande quantità di dati per addestrare le reti neurali dovrebbe rappresentare una sfida per la crescita del settore.
Analisi della segmentazione del mercato globale del software di deep learning
Il mercato globale del software di deep learning è segmentato in base a tipo, applicazione e geografia.
Mercato del software di deep learning, per tipo
• Software di rete neurale artificiale• Software di riconoscimento delle immagini• Software di riconoscimento vocale
In base al tipo, il mercato è suddiviso in software di rete neurale artificiale, software di riconoscimento delle immagini e software di riconoscimento vocale. Il segmento del riconoscimento delle immagini ha dominato il settore nel 2016, conquistando una quota di fatturato superiore al 40%. Una delle applicazioni più ampiamente utilizzate di questa tecnologia include la funzione di riconoscimento facciale di Facebook. È ampiamente utilizzata per riconoscere modelli in dati non strutturati, tra cui suoni, testo, immagini e video.
Mercato del software di apprendimento profondo, per applicazione
• Grandi imprese• PMI
In base all'applicazione, il mercato è segmentato in grandi imprese e PMI. Si prevede che il segmento delle grandi imprese dominerà il mercato del machine learning con una quota di mercato significativa a causa della crescente adozione del machine learning per estrarre le informazioni richieste da una grande quantità di dati e prevedere l'esito di vari problemi.
Mercato del software di apprendimento profondo, per area geografica
• Nord America• Europa• Asia Pacifico• Resto del mondo
In base all'analisi regionale, il mercato globale del software di apprendimento profondo è classificato in Nord America, Europa, Asia Pacifico e Resto del mondo. Il Nord America ha dominato il mercato del software di apprendimento profondo con una quota di fatturato superiore al 45% nel 2016, attribuita a maggiori investimenti in intelligenza artificiale e reti neurali. Si prevede che l'elevata adozione del riconoscimento di immagini e pattern nella regione aprirà nuove opportunità di crescita nel periodo di previsione. Inoltre, la regione è una delle prime ad adottare tecnologie avanzate, consentendo alle organizzazioni di adottare capacità di apprendimento profondo a un ritmo più rapido.
Attori chiave
Il rapporto di studio "Global Deep Learning Software Market" fornirà informazioni preziose con un'enfasi sul mercato globale. I principali attori del mercato sono Microsoft, Express Scribe, Nuance, Google, IBM, AWS, AV Voice, Sayint, OpenCV e SimpleCV. La sezione del panorama competitivo include anche strategie di sviluppo chiave, quote di mercato e analisi della classifica di mercato degli attori sopra menzionati a livello globale.
Sviluppi chiave
• Il 24 giugno 2021 Oracle e Deutsche Bank, una delle più grandi organizzazioni di servizi finanziari al mondo, hanno annunciato una partnership pluriennale per modernizzare la tecnologia dei database bancari e accelerare la sua trasformazione digitale. L'accordo vedrà Deutsche Bank aggiornare i suoi sistemi di database esistenti e trasferire la maggior parte delle sue risorse Oracle Database a Oracle Exadata Cloud @ Customer, un'opzione da implementare in Oracle Exadata Cloud Service, per supportare applicazioni che non migreranno al cloud pubblico o che potrebbero farlo in futuro. Ciò fornirà una piattaforma dedicata per supportare e misurare i più importanti piani aziendali, programmi e servizi esistenti, tra cui trading, elaborazione dei pagamenti, rischio e pianificazione finanziaria e reporting normativo.
• Il 4 agosto 2021 Amazon Web Services Inc. potenzia la sua fornitura di AWS Contact Center Intelligence con un nuovo strumento di analisi mobile che ha affermato di poter avere molto senso nelle conversazioni con i clienti. Amazon ha annunciato che Amazon Transcribe Call Analytics è un curriculum di apprendimento tramite chat abilitato all'utente. Progettato per funzionare con uno strumento Amazon Transcribe esistente utilizzato per la produzione di chiamate scritte al servizio clienti. L'evangelista di alfabetizzazione evangelica di Amazon Julien Simon ha scritto in un post che anche la telefonata più innocente con un cliente esistente o esistente offre l'opportunità di apprendere qualcosa sulle sue esigenze previste. Tali opportunità non dovrebbero essere sprecate.
Ambito del report
| ATTRIBUTI DEL REPORT | DETTAGLI |
|---|---|
| PERIODO DI STUDIO | 2017-2028 |
| ANNO BASE | 2020 |
| PERIODO DI PREVISIONE | 2021-2028 |
| PERIODO STORICO | 2017-2019 |
| UNITÀ | Valore (USD Milioni) |
| AZIENDE PRINCIPALI PROFILATE | Microsoft, Express Scribe, Nuance, Google, IBM, AWS, AV Voice, Sayint, OpenCV e SimpleCV |
| SEGMENTI COPERTI | • Per tipo |
| AMBITO DI PERSONALIZZAZIONE | Personalizzazione gratuita del report (equivalente a 4 giorni lavorativi dell'analista) con l'acquisto. Aggiunta o modifica di paese, regione e ambito del segmento |
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Metodologia di ricerca della ricerca di mercato
Per saperne di più sulla metodologia di ricerca e altri aspetti dello studio di ricerca, ti preghiamo di contattare il nostro .
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, attività commerciali espansioni 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 e driver di crescita 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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