Размер мирового рынка глубокого обучения по компонентам (программное обеспечение, услуги, оборудование), по приложениям (распознавание изображений, распознавание сигналов, интеллектуальный анализ данных), по конечным пользователям (безопасность, маркетинг, автомобилестроение, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение, производство, право) , по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка глубокого обучения

В 2023 году объем рынка глубокого обучения оценивался в 20,77 миллиарда долларов США и, по прогнозам, достигнет 302,12 миллиарда долларов США к 2031 году, темпы роста СГТР составят 39,75 % с 2024 по 2031 год.

• Глубокое обучение — это тип машинного обучения, при котором искусственные нейронные сети с многочисленными слоями извлекают высокоуровневые функции из необработанных данных. Он изучает представления данных иерархически, подобно тому, как человеческий мозг обрабатывает информацию.
• Этот подход позволяет системе научиться идентифицировать функции и генерировать прогнозы, не требуя явного программирования.
• Глубокое обучение приложения в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание речи и робототехнику.
• Методы глубокого обучения используются для классификации изображений, обнаружения объектов и распознавания лиц. Они позволяют осуществлять обработку естественного языка, например анализ настроений, языковой перевод и создание текста.
• Эти приложения оказали огромное влияние на такие области, как здравоохранение, банковское дело, автомобилестроение и развлечения, изменив то, как мы взаимодействуем с технологии и анализировать сложные данные.

Динамика мирового рынка глубокого обучения

Ключевая динамика рынка, формирующая рынок глубокого обучения, включает в себя

Ключевые драйверы рынка

• Доступность и объем данных.Необычайное увеличение объема данных, поступающих из многих источников, включая социальные сети, устройства Интернета вещей и корпоративные транзакции, предоставило сырье, необходимое для алгоритмов глубокого обучения, позволяющих изучать сложные закономерности и улучшать их. точность с течением времени, что приводит к расширению рынка.
• Достижения в области вычислительной мощности Значительные достижения в оборудовании, особенно в графических процессорах и TPU, позволили более эффективно обучать сложные модели глубокого обучения. Эти достижения минимизируют время и затраты на обучение и развертывание моделей, делая глубокое обучение более доступным.
• Инновации в алгоритмических методахПостоянное изучение и развитие этого предмета привело к более продвинутым разработкам. алгоритмы глубокого обучения. Применение глубокого обучения расширилось благодаря таким инновациям, как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и преобразователи.
• Растущее внедрение на предприятияхКомпании из разных отраслей видят глубину Обучение обещает дать ценную информацию, автоматизировать операции, улучшить качество обслуживания клиентов и стимулировать инновации. Возросший спрос со стороны таких секторов, как здравоохранение, финансы, автомобилестроение и розничная торговля, является основным фактором роста рынка глубокого обучения.

Основные проблемы

• Конфиденциальность и безопасность данных. Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных, используемых в глубоком обучении, является серьезной проблемой для рынка. В связи с увеличением использования конфиденциальных и личных данных существует острая необходимость в надежных технологиях шифрования и стратегиях сохранения конфиденциальности для предотвращения утечки данных и неправомерного использования.
• Предвзятость и справедливость Глубокая Алгоритмы обучения непреднамеренно закрепляют и усиливают предвзятости, обнаруженные в данных обучения, что приводит к несправедливым результатам и дискриминации. Разработка подходов к обнаружению, смягчению и искоренению предвзятостей является важной задачей в обеспечении справедливого и этичного использования технологий искусственного интеллекта на рынке глубокого обучения.
• Масштабируемость и вычислительные ресурсы Deep Модели обучения, особенно самые передовые, требуют значительных компьютерных ресурсов для обучения и вывода. Этот спрос создает проблемы с масштабируемостью и доступностью, из-за чего небольшим организациям становится сложнее использовать передовые технологии искусственного интеллекта.
• Объяснимость и прозрачность. Природа «черного ящика» моделей глубокого обучения затрудняет использование передовых технологий искусственного интеллекта. сложно понять процедуры принятия решений. Отсутствие объяснимости и прозрачности представляет собой огромную проблему в таких жизненно важных отраслях, как здравоохранение и финансы, где понимание суждений ИИ имеет решающее значение для доверия и соблюдения нормативных требований.

Основные тенденции

Региональный анализ мирового рынка глубокого обучения

Вот более подробный региональный анализ рынка глубокого обучения

Северная Америка

• По данным Market Research, Северная Америка будет доминировать в течение прогнозируемого периода. Северная Америка, особенно Соединенные Штаты, имеет высокоразвитую технологическую инфраструктуру, которая позволяет проводить передовые исследования и разработки в области глубокого обучения. Это включает в себя высокоскоростное подключение к Интернету, обширные вычислительные ресурсы и сложное оборудование, способствующее развитию компаний и инициатив в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.
• В регионе наблюдаются огромные инвестиции в искусственный интеллект и глубокое обучение как со стороны правительства, так и со стороны правительства. и делового сектора. Венчурные компании, государственное финансирование и корпоративные инвестиции стимулируют инновации и рост стартапов, ускоряя разработку и внедрение технологий глубокого обучения.
• В Северной Америке живут такие технологические гиганты, как Google, Microsoft и IBM, которые извлечь выгоду из огромных исследовательских возможностей, обширных ресурсов данных и прорывов в области глубокого обучения и технологий искусственного интеллекта. Эти фирмы берут на себя ведущую роль в разработке и внедрении новых моделей и методов глубокого обучения, тем самым устанавливая мировые стандарты.
• Кроме того, академические и исследовательские институты Северной Америки лидируют в исследованиях искусственного интеллекта и глубокого обучения. Сотрудничество между университетами, технологическими предприятиями и государственными учреждениями создает благодатную среду для изобретений. Эта совместная экосистема способствует развитию и коммерциализации технологий глубокого обучения.

Европа

• Особое внимание Европы к защите данных и конфиденциальности, о чем свидетельствуют такие правила, как GDPR создал особую атмосферу для этических исследований в области ИИ. Эта нормативная стабильность позволяет предприятиям внедрять инновации в четко определенных правовых рамках, поддерживая ответственные и безопасные решения в области глубокого обучения.
• Правительства европейских стран активно продвигают искусственный интеллект и глубокое обучение посредством различных инициатив и программ финансирования. Эти инициативы направлены на увеличение инноваций, поощрение предпринимателей и содействие исследованиям и разработкам, обеспечивая конкурентоспособность Европы в глобальной среде искусственного интеллекта.
• Кроме того, европейские страны делают значительные инвестиции в свою цифровую инфраструктуру в результате своего признания. значимости цифровой трансформации. Сюда входят разработки в области высокоскоростного Интернета, облачных вычислений и проектов «умного города», создающие благоприятную среду для разработки и внедрения технологий глубокого обучения.

Азиатско-Тихоокеанский регион

< strong>

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, пожалуйста, получите в контакте с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка, основанный на сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы. Предоставление рыночной стоимости (в долларах США). Миллиарды) данных для каждого сегмента и подсегмента. Указывает регион и сегмент, в которых ожидается самый быстрый рост, а также доминирование на рынке. Анализ по географическому признаку, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы. которые влияют на рынок в каждом регионе. Конкурентная среда, которая включает рыночный рейтинг основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерские отношения, расширение бизнеса и поглощения профилируемых компаний за последние пять лет. Обширные профили компаний, включающие обзор компании. , аналитические данные о компаниях, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка. Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом недавних событий, которые включают в себя возможности и движущие силы роста, а также проблемы и ограничения как новых, так и новых Развитые регионы Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Обеспечивает понимание рынка с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная послепродажная поддержка аналитиков.

Настройка отчета

В случае возникновения проблем свяжитесь с нашим отделом продаж, который позаботится о том, чтобы ваши требования были выполнены.