Размер мирового рынка программного обеспечения для глубокого обучения по типу (ПО для искусственных нейронных сетей, ПО для распознавания изображений, ПО для распознавания голоса), по применению (крупные предприятия, малые и средние предприятия), по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка программного обеспечения для глубокого обучения

Размер рынка программного обеспечения для глубокого обучения оценивался в 2761,89 млн долларов США в 2020 году и, по прогнозам, достигнет 4605,37 млн долларов США к 2028 году, увеличившись со среднегодовым темпом роста 41,70% с 2021 по 2028.

Ожидается, что растущая применимость в автономных транспортных средствах и здравоохранении будет в значительной степени способствовать росту отрасли. Кроме того, растущая потребность в улучшении вычислительной мощности и снижении стоимости оборудования из-за способности алгоритмов глубокого обучения работать или выполняться быстрее на GPU по сравнению с CPU приводит к высокому внедрению технологий глубокого обучения в различных отраслях. Отчет о мировом рынке программного обеспечения для глубокого обучения дает целостную оценку рынка. В отчете представлен всесторонний анализ ключевых сегментов, тенденций, движущих сил, ограничений, конкурентной среды и факторов, которые играют существенную роль на рынке.

Определение глобального рынка программного обеспечения для глубокого обучения

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, который состоит из серии компьютерных инструкций или алгоритмов, вдохновленных функцией и структурой мозга. Глубокое обучение широко известно как искусственные нейронные сети или глубокие нейронные сети. Глубокие нейронные сети — это набор алгоритмов, которые предназначены для распознавания шаблонов и построены с использованием компонентов более крупных приложений машинного обучения, которые включают алгоритмы для обучения с подкреплением, классификации и регрессии. Примерами приложений глубокого обучения являются беспилотные автомобили, голосовое управление в потребительских устройствах и многие другие, которые помогают увеличить размер рынка программного обеспечения для глубокого обучения.

Глубокое обучение использует как структурированные, так и неструктурированные данные для обучения. Практическими примерами глубокого обучения являются виртуальные помощники, зрение для беспилотных автомобилей, отмывание денег, распознавание лиц и многое другое. Эксперты считают Google самой передовой компанией в области ИИ, машинного обучения и глубокого обучения. Глубокое обучение использует нейронную сеть для имитации интеллекта животных. В нейронной сети есть три типа слоев нейроноввходной слой, скрытый слой(и) и выходной слой. Связи между нейронами связаны с весом, определяющим важность входного значения. Когда отсутствует понимание предметной области для интроспекции признаков, методы глубокого обучения затмевают другие, поскольку вам нужно меньше беспокоиться о проектировании признаков. Глубокое обучение действительно блистает, когда дело доходит до сложных задач, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и распознавание речи.

Обзор мирового рынка программного обеспечения для глубокого обучения

Ожидается, что растущая применимость в автономных транспортных средствах и здравоохранении будет значительно способствовать росту отрасли. Эта технология приобретает известность благодаря своим сложным приложениям, управляемым данными, включая распознавание голоса и изображений. Она предлагает огромные инвестиционные возможности, поскольку ее можно использовать по сравнению с другими технологиями для преодоления проблем больших объемов данных, высокой вычислительной мощности и улучшения хранения данных.

Кроме того, растущая потребность в улучшении вычислительной мощности и снижении стоимости оборудования из-за способности алгоритмов глубокого обучения работать или выполняться быстрее на графическом процессоре по сравнению с центральным процессором приводит к высокому внедрению технологий глубокого обучения в различных отраслях. Кроме того, ожидается, что распространение интеграции глубокого обучения с аналитикой больших данных будет стимулировать рост мирового рынка программного обеспечения для глубокого обучения в течение прогнозируемого периода. Ожидается, что возросшая активность НИОКР со стороны известных игроков, разрабатывающих чипсеты GPU, положительно повлияет на спрос на чипы с поддержкой GPU. Например, Google объявила о своем плане запустить чипы GPU в начале 2017 года для своего облачного машинного обучения и вычислительного движка для повышения производительности интенсивных вычислительных задач. Графические процессоры демонстрируют рост с ростом значимости нейронных сетей для обучения моделей глубокого обучения.

Кроме того, ожидается, что быстрый рост объема данных, генерируемых в различных отраслях конечного использования, обеспечит тягу к росту отрасли. Кроме того, растущая потребность во взаимодействии человека и машины предлагает новые возможности роста поставщикам решений для предоставления расширенных решений и возможностей. Аэрокосмический и оборонный сектор используют технологию для решения оборонных задач на встраиваемых платформах путем обработки больших наборов данных. Эти решения используются для обработки изображений и интеллектуального анализа данных, чтобы предвидеть и оценивать будущие направления действий. Например, Министерство внутренней безопасности США использовало эту технологию для оценки будущих событий в своем проекте «Синтетическая среда для анализа и моделирования» (SEAS).

Однако недостаток технических знаний в области глубокого обучения и отсутствие стандартов и протоколов являются факторами, которые могут помешать росту рынка программного обеспечения для глубокого обучения, а также ожидается, что потребность в большом количестве данных для обучения нейронных сетей создаст проблему для роста отрасли.

Анализ сегментации мирового рынка программного обеспечения для глубокого обучения

Мировой рынок программного обеспечения для глубокого обучения сегментирован по типу, применению и географии.

Рынок программного обеспечения для глубокого обучения по типу

• Программное обеспечение для искусственных нейронных сетей• Программное обеспечение для распознавания изображений• Программное обеспечение для распознавания голоса

В зависимости от типа рынок разделяется на программное обеспечение для искусственных нейронных сетей, программное обеспечение для распознавания изображений и программное обеспечение для распознавания голоса. Сегмент распознавания изображений доминировал в отрасли в 2016 году, захватив долю дохода более 40%. Одним из наиболее широко используемых приложений этой технологии является функция распознавания лиц Facebook. Она широко используется для распознавания шаблонов в неструктурированных данных, включая звук, текст, изображения и видео.

Рынок программного обеспечения для глубокого обучения, по применению

• Крупные предприятия• МСП

В зависимости от применения рынок сегментируется на крупные предприятия и МСП. Ожидается, что сегмент крупных предприятий будет доминировать на рынке машинного обучения со значительной долей рынка из-за растущего принятия машинного обучения для извлечения необходимой информации из большого объема данных и прогнозирования результатов различных проблем.

Рынок программного обеспечения для глубокого обучения, по географии

• Северная Америка• Европа• Азиатско-Тихоокеанский регион• Остальной мир

На основе регионального анализа глобальный рынок программного обеспечения для глубокого обучения классифицируется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион и Остальной мир. Северная Америка доминировала на рынке ПО для глубокого обучения с долей выручки более 45% в 2016 году, что объясняется ростом инвестиций в искусственный интеллект и нейронные сети. Ожидается, что высокое внедрение распознавания образов и образов в регионе откроет новые возможности для роста в прогнозируемый период. Более того, регион является одним из первых, кто внедрил передовые технологии, что позволяет организациям внедрять возможности глубокого обучения более быстрыми темпами.

Ключевые игроки

Отчет об исследовании «Глобальный рынок ПО для глубокого обучения» предоставит ценную информацию с акцентом на глобальный рынок. Основными игроками на рынке являются Microsoft, Express Scribe, Nuance, Google, IBM, AWS, AV Voice, Sayint, OpenCV и SimpleCV. Раздел конкурентной среды также включает ключевые стратегии развития, долю рынка и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков во всем мире.

Ключевые события

• 24 июня 2021 года Oracle и Deutsche Bank, одна из крупнейших в мире организаций финансовых услуг, объявили о многолетнем партнерстве с целью модернизации технологии банковских баз данных и ускорения ее цифровой трансформации. Соглашение предусматривает обновление Deutsche Bank существующих систем баз данных и перевод основной части своих активов Oracle Database в Oracle Exadata Cloud @ Customer, вариант развертывания в Oracle Exadata Cloud Service, для поддержки приложений, которые не будут мигрировать в публичное облако или могут произойти в будущем. Это предоставит специальную платформу для поддержки и измерения наиболее важных существующих бизнес-планов, программ и услуг, включая торговлю, обработку платежей, планирование рисков и финансов, а также нормативную отчетность.

• 4 августа 2021 года Amazon Web Services Inc. расширяет свое предложение AWS Contact Center Intelligence новым инструментом мобильной аналитики, который, как было заявлено, может иметь большой смысл в разговорах с клиентами. Amazon объявила, что Amazon Transcribe Call Analytics — это учебная программа обучения чату с поддержкой пользователя. Разработана для работы с существующим инструментом Amazon Transcribe, используемым для создания письменных звонков в службу поддержки клиентов. Евангелист-евангелист Amazon Жюльен Саймон написал в своем посте, что даже самый невинный телефон с существующим или существующим клиентом дает возможность узнать что-то об их ожидаемых потребностях. Эти возможности не должны быть упущены.

Область отчета

Самые популярные отчеты

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобрести этот отчет

• Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы• Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента• Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке• Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе• Конкурентная среда, которая включает рейтинг рынка основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и поглощения за последние пять лет компаний, представленных в профиле• Обширные профили компаний, включающие обзор компании, аналитику компании, сравнительный анализ продукции и SWOT-анализ для основных игроков рынка• Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий (включая возможности и движущие силы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов• Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера• Предоставляет понимание рынка с помощью цепочки создания стоимости• Сценарий динамики рынка, а также возможности роста рынка в ближайшие годы• 6-месячная поддержка аналитиков после продажи

Настройка отчета

• В случае возникновения каких-либо проблем свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.