حجم سوق التعلم العميق
| فترة الدراسة | 2019 - 2029 |
| حجم السوق (2024) | USD 24.73 مليار دولار أمريكي |
| حجم السوق (2029) | USD 138.36 مليار دولار أمريكي |
| CAGR(2024 - 2029) | 41.10 % |
| أسرع سوق نمواً | آسيا والمحيط الهادئ |
| أكبر سوق | أمريكا الشمالية |
اللاعبين الرئيسيين
*تنويه: لم يتم فرز اللاعبين الرئيسيين بترتيب معين |
كيف يمكننا المساعدة؟
تحليل سوق التعلم العميق
يقدر حجم سوق التعلم العميق بـ 24.73 مليار دولار أمريكي في عام 2024، ومن المتوقع أن يصل إلى 138.36 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2029، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 41.10٪ خلال الفترة المتوقعة (2024-2029).
أدى التعلم العميق، وهو مجال فرعي من التعلم الآلي (ML)، إلى اختراقات في العديد من مهام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعرف على الكلام والتعرف على الصور. علاوة على ذلك، فإن القدرة على أتمتة التحليلات التنبؤية تؤدي إلى زيادة الضجيج حول تعلم الآلة. إن عوامل مثل الدعم المعزز في تطوير المنتجات وتحسينها، وتحسين العمليات وسير العمل الوظيفي، وتحسين المبيعات، من بين أمور أخرى، دفعت المؤسسات عبر الصناعات إلى الاستثمار في تطبيقات التعلم العميق. علاوة على ذلك، أدت أحدث أساليب التعلم الآلي إلى تحسين دقة النماذج بشكل كبير، وتم تطوير فئات جديدة من الشبكات العصبية لتطبيقات مثل تصنيف الصور وترجمة النصوص.
- وقد اجتذبت التطورات التكنولوجية، مثل زيادة سعة مركز البيانات، والقدرة الحاسوبية العالية، والقدرة على تنفيذ المهام دون تدخل بشري، اهتماما كبيرا. بالإضافة إلى ذلك، يتم تعزيز نمو صناعة التعلم العميق من خلال الاعتماد السريع لتكنولوجيا الحوسبة السحابية عبر عدد من القطاعات.
- تعمل العديد من التطورات الآن على تطوير التعلم العميق. وفقًا لـ SAS، ساهمت التحسينات في الخوارزميات في تعزيز أداء أساليب التعلم العميق. كانت الكمية المتزايدة من أحجام البيانات داعمة لبناء الشبكات العصبية ذات الطبقات العميقة المتعددة، بما في ذلك البيانات المتدفقة من إنترنت الأشياء (IoT) والبيانات النصية من وسائل التواصل الاجتماعي وملاحظات الأطباء. يعد وجود قدر كبير من القوة الحسابية ضروريًا لحل مشكلات التعلم العميق، مع الأخذ في الاعتبار الطبيعة التكرارية لخوارزميات التعلم العميق - حيث يزداد تعقيدها مع زيادة عدد الطبقات. تحتاج الأجهزة التي تقوم بتشغيل خوارزميات التعلم العميق أيضًا إلى دعم الكميات الكبيرة من البيانات المطلوبة لتدريب الشبكات.
- لقد وضعت التطورات الحسابية في وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) والحوسبة السحابية الموزعة قوة حاسوبية مذهلة تحت تصرف المستخدمين. يقود هذا التطوير موفرو الأجهزة، مثل NVIDIA وIntel وAMD وغيرهم، الذين قاموا بتحسين السرعات الحسابية من بين ميزات أخرى وجعلها متوافقة مع الأنظمة الأساسية مفتوحة المصدر الأكثر استخدامًا، مثل Tensorflow وCognitive Toolkit ( Microsoft)، وChainer، وCaffe، وPyTorch، وغيرها. ولذلك، أصبحت قدرات التعلم العميق مفتوحة المصدر شائعة بشكل متزايد عبر المؤسسات. تتيح هذه الأطر مفتوحة المصدر للمستخدمين إنشاء نماذج للتعلم الآلي بكفاءة وسرعة.
- يحتوي التعلم العميق على عدد من القيود الخطيرة التي يجب التغلب عليها قبل أن يتمكن من تحقيق إمكاناته الكاملة، مثل مشكلة الصندوق الأسود، والاكتظاظ السكاني، والافتقار إلى فهم السياق، ومتطلبات البيانات والكثافة الحسابية، والتي قد تؤثر على السوق
- ونتيجة لذلك، كان لـكوفيد-19 تأثير ممتاز على قطاع التكنولوجيا. تم استخدام خوارزميات التعلم العميق للمساعدة في تشخيص حالات كوفيد-19 واكتشافها بناءً على الصور السريرية، مثل الأشعة السينية للصدر أو الأشعة المقطعية. أدى الطلب المتزايد على أدوات تحليل التصوير بالرنين المغناطيسي في قطاع الرعاية الصحية إلى ارتفاع سوق التعلم العميق.
اتجاهات سوق التعلم العميق
الاستخدام المتزايد للتعلم العميق في قطاع البيع بالتجزئة يقود السوق
- شهدت صناعة البيع بالتجزئة تحولًا جذريًا في قاعدة عملياتها في الآونة الأخيرة، حيث اختارت العديد من العلامات التجارية البارزة تقليل عدد العروض في الموقع لصالح الخدمة عبر الإنترنت. لكي يظل تجار التجزئة قادرين على الاستمرار، يجب عليهم تلبية توقعات العملاء، أو التصرف وفقًا لذلك، أو المخاطرة بفقدان الولاء. لقد أصبح من الضروري أيضًا أن يتبنى تجار التجزئة التقنيات الناشئة لجعل ذلك حقيقة واقعة. يتيح التعلم العميق لتجار التجزئة أتمتة تجربة العملاء وتبسيط العمليات بطريقة غير معروفة حتى الآن. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد تحليلات الرفوف في السيناريوهات عبر الإنترنت في تقديم توصيات مفيدة بشأن البضائع والتصنيف السريع، مما يسمح للعملاء باتخاذ الاختيارات الصحيحة بمزيد من الدعم بسرعة أكبر.
- بدأ تجار التجزئة عبر الإنترنت مثل Walmart في استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على توصيات المنتجات من العملاء ولكنهم بالكاد يستخدمون الإمكانات الكاملة التي يمكن أن توفرها التكنولوجيا. ومن خلال استخدام التعلم العميق، يمكن لتجار التجزئة تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لتحسين تجارب المستخدم وأتمتة المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً. على سبيل المثال، يمكن لتجار التجزئة عبر الإنترنت استخدام التعلم العميق لوضع علامات على البيانات المرئية تلقائيًا لتحسين العديد من جوانب تجربة المستخدم. يمكنهم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين البحث وإرجاع نتائج أفضل لاستعلامات البحث أو تحسين جودة صور المنتج، وخاصة صور المنتج منخفضة الجودة باستخدام تحسين الألوان. من الآن فصاعدا، يمكن لتجار التجزئة جمع البيانات بسرعة وتحليل المعلومات تلقائيا باستخدام تقنية التعلم العميق.
- تشير دراسة أجرتها شركة Snowflake Computing Harvard Business Review إلى أن تجار التجزئة الذين يختارون اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، ظلوا لفترة أطول. مما لا شك فيه أن تجارة التجزئة أصبحت تعتمد بشكل كبير على البيانات. وفقًا لنفس الدراسة، يعتبر 89% من تجار التجزئة أن الحصول على رؤى محسنة حول توقعات العملاء هو هدف مهم. النماذج التي يستخدمها التعلم العميق في تجارة التجزئة متطورة ومتقدمة بما يكفي للتعامل مع التحديات التي تفشل نماذج التعلم الآلي في مواجهتها. على سبيل المثال، يعد التعلم العميق في نماذج تطبيقات البيع بالتجزئة ذكيًا بما يكفي لفهم أن إصدار الهواتف الذكية ذات الشاشات الأكبر حجمًا يمكن أن يلتهم مبيعات الأجهزة اللوحية. في حالة فقدان البيانات، يمكن للتعلم العميق في مجال البيع بالتجزئة التعلم من الأنماط سواء كان العنصر لا يتم بيعه أو نفاد المخزون.
- في هذه الأيام، يعد التنبؤ بالطلب وذكاء العملاء مجرد مثالين على الأنشطة الداخلية المتميزة التي تستخدم شركات البيع بالتجزئة والمنتجات الاستهلاكية الأتمتة الذكية لتنفيذها. ومع ذلك، يعتزم المسؤولون التنفيذيون دمج الأتمتة الذكية والتعلم العميق في عمليات أكثر تعقيدًا على مدار السنوات الثلاث التالية. تتطلب هذه الإجراءات مجموعات بيانات أكبر وتعاونًا خارجيًا واتصالات إضافية بالنظام. ومن المتوقع أن يرتفع معدل الاختراق المقدر إلى أكثر من 70% عبر المجالات التنظيمية التي تمتد عبر سلسلة القيمة خلال تلك الفترة.
- على سبيل المثال، قامت شركة تصنيع الأحذية والملابس والمعدات الرياضية Nike Inc. بإنشاء نظام يسمح للمستهلكين بتصميم أحذيتهم الخاصة وارتدائها بعد مغادرتهم المتجر باستخدام النظام الآلي الجديد. يرتدي العملاء الذين يشاركون في تجربة Nike Maker زوجًا من أحذية Nike Presto X الرياضية غير المزخرفة ويقومون بتخصيصها عبر الأوامر الصوتية. تُظهر التكنولوجيا للمشتري الأحذية التي تم إنشاؤها باستخدام الواقع المعزز وتتبع الأشياء وأنظمة العرض.
لفهم النماط الرئيسية، قم بتنزيل عينة من التقرير
ومن المتوقع أن تحتفظ أمريكا الشمالية بحصة كبيرة
- من المتوقع أن يكون لأمريكا الشمالية حصة كبيرة في سوق التعلم العميق العالمي، وذلك بسبب الارتفاع المستمر في حجم البيانات الكبير، إلى جانب الزيادة المتوقعة في الطلب على دمج التعلم العميق في حلول المؤسسات التي تركز على المستهلك. لقد كان التركيز المتزايد على التنبؤ بالاتجاهات والرؤى الرئيسية المتعلقة بسلوك العملاء والعمليات دافعًا حاسمًا للمؤسسات الكبيرة للاتجاه نحو استخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة لزيادة القيمة وتقديم تجربة مخصصة. على سبيل المثال، قامت Netflix ببناء منصة للتعلم الآلي تعتمد على لغات JVM، مثل Scala. تساعد المنصة في كسر المفاهيم المسبقة لدى المشاهدين والعثور على العروض التي ربما لم يختاروها في البداية.
- ومن أجل زيادة فعالية المهمة، وتوسيع قدرة القوى العاملة، ومنع الهدر والاحتيال وإساءة الاستخدام، وزيادة الكفاءة التشغيلية، تعتمد الوكالات في الولايات المتحدة الآن بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعلم الآلي. لقد ساعد التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، والعدد المتزايد من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته، وتوسيع الحلول التجارية، على توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي خارج أنشطة البحث والتطوير في المنظمات المتخصصة مثل وكالة ناسا ووزارة الطاقة.
- شكلت وزارة النقل الأمريكية لائحة جديدة للسلامة للمساعدة في إزالة المناطق العمياء خلف المركبات ورؤية الأشخاص الموجودين خلف المركبات. وفقًا لإحصائيات الإدارة الوطنية للسلامة المرورية على الطرق السريعة، فإن حوالي 292 حالة وفاة و18000 إصابة تحدث بسبب حوادث الاصطدام الخلفية التي تشمل جميع المركبات. ومن المتوقع أن تشجع مثل هذه اللوائح على اعتماد أنظمة مساعدة السائق، وبالتالي توفير الفرص لسوق التعلم العميق في المنطقة. علاوة على ذلك، تشهد المنطقة أيضًا زيادة في الاستثمارات من شركات صناعة السيارات لتطوير حلول متقدمة، مما يدفع نمو السوق.
- علاوة على ذلك، تعمل الشركات في الولايات المتحدة باستمرار على توسيع نطاق البحث والتطوير لتطوير منتجات جديدة. على سبيل المثال، في ديسمبر 2022، أعلنت شركة Google LLC عن إطلاق أداة جديدة لتمكين المستخدمين من تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي في جداول بيانات Google. الأداة، التي يطلق عليها اسم Simple ML، متاحة في النسخة التجريبية. يتم توفيره كإضافة إلى جداول بيانات Google والتي يمكن للمستخدمين تنزيلها مجانًا.
لفهم الأنماط الجغرافيةة، قم بتنزيل عينة من التقرير
نظرة عامة على صناعة التعلم العميق
سوق التعلم العميق مجزأ لأنه يتكون من العديد من اللاعبين الكبار، مثل آي بي إم، وجوجل، ومايكروسوفت، من بين آخرين، يتمتعون بخبرة صناعية كبيرة في مجال البيانات الضخمة/المنصات التحليلية. كما أن الداخلين الجدد الآخرين يشقون طريقهم إلى السوق ونجحوا في زيادة عدد حالات استخدام التعلم العميق عبر الصناعات. من بين الوافدين الجدد البارزين الذين أحدثوا تأثيرًا كبيرًا في السوق H2O.ai، وKNIME، وDataiku.
في نوفمبر 2023 - في خطوة نحو تطوير مجال تقنيات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) في صناعة الاتصالات، وقعت Telenor وEricsson مذكرة تفاهم للتعاون لمدة ثلاث سنوات يهدف إلى استكشاف وتطوير واختبار حلول الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المتقدمة لتعزيز كفاءة استخدام الطاقة دون المساس بجودة الاتصال في شبكات الهاتف المحمول.
في أكتوبر 2022، أعلنت شركة Zendesk Inc. عن إطلاق حل جديد للذكاء الاصطناعي، وهو Intelligent Triage وSmart Assist، مما يمكّن الشركات من فرز طلبات دعم العملاء تلقائيًا والوصول إلى البيانات القيمة على نطاق واسع.
في سبتمبر 2022، أعلنت شركة Altair، وهي شركة تقدم العلوم الحسابية والذكاء الاصطناعي، عن الاستحواذ على شركة Rapid Miner، الرائدة في تحليلات البيانات المتقدمة وبرامج التعلم الآلي (ML). ومن خلال هذا الاستحواذ، تتطلع شركة Altair إلى تعزيز محفظة تحليلات البيانات الشاملة (DA) الخاصة بها.
قادة سوق التعلم العميق
-
Facebook Inc.
-
Google LLC
-
Microsoft Corporation
-
IBM Corporation
-
Amazon Web Services Inc.
*تنويه: لم يتم فرز اللاعبين الرئيسيين بترتيب معين
هل تحتاج إلى مزيد من التفاصيل حول لاعبي السوق والمنافسين؟
أخبار سوق التعلم العميق
- سبتمبر 2023 أعلنت أمازون وأنتروبيك عن شراكة استراتيجية من شأنها أن تجمع بين التكنولوجيا والخبرة الخاصة بهما في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي الأكثر أمانًا (AI) لتسريع عملية تطوير النماذج الأساسية المستقبلية لشركة Anthropic وجعلها في متناول مستهلكي AWS على نطاق واسع.
- مايو 2022 أطلقت إنتل الجيل الثاني من معالجات التعلم العميق Habana AI من أجل توفير كفاءة عالية وأداء عالٍ. يعد إطلاق معالجات التعلم العميق الجديدة من Habana مثالًا رئيسيًا على تنفيذ Intel لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لمنح العملاء مجموعة واسعة من خيارات الحلول بدءًا من السحابة وحتى الحافة، مما يعالج العدد المتزايد والطبيعة المعقدة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
- أغسطس 2022 أطلقت أمازون برنامجًا جديدًا للتعلم الآلي (ML) يمكن من خلاله تحليل السجلات الطبية للمرضى لتحسين علاج المرضى وتقليل النفقات الإجمالية.
تقرير سوق التعلم العميق – جدول المحتويات
1. مقدمة
1.1 افتراضات الدراسة وتعريف السوق
1.2 مجال الدراسة
2. مناهج البحث العلمي
3. ملخص تنفيذي
4. رؤى السوق
4.1 نظرة عامة على السوق
4.2 جاذبية الصناعة – تحليل القوى الخمس لبورتر
4.2.1 القوة التفاوضية للموردين
4.2.2 القوة التفاوضية للمستهلكين
4.2.3 تهديد الوافدين الجدد
4.2.4 تهديد المنتجات البديلة
4.2.5 شدة التنافس تنافسية
4.3 تحليل أصحاب المصلحة في الصناعة
4.4 تقييم تأثير فيروس كورونا (COVID-19) على سوق التعلم العميق
5. ديناميكيات السوق
5.1 العوامل المحركة للسوق
5.1.1 زيادة قوة الحوسبة، إلى جانب وجود بيانات كبيرة غير منظمة
5.1.2 الجهود المستمرة نحو دمج التعلم عن بعد في الحلول المستندة إلى المستهلك
5.1.3 الاستخدام المتزايد للتعلم العميق في قطاع البيع بالتجزئة يقود السوق
5.2 تحديات السوق
5.2.1 الاهتمامات التشغيلية والبنية التحتية، مثل تعقيد الأجهزة والحاجة إلى القوى العاملة الماهرة
5.3 فرص السوق
5.4 التطور التكنولوجي للتعلم العميق
5.5 تحليل مكتبات التعلم الآلي الرئيسية
6. تجزئة السوق
6.1 عرض
6.1.1 المعدات
6.1.2 البرامج والخدمات
6.2 صناعة المستخدم النهائي
6.2.1 بفسي
6.2.2 بيع بالتجزئة
6.2.3 تصنيع
6.2.4 الرعاىة الصحية
6.2.5 السيارات
6.2.6 الاتصالات والإعلام
6.2.7 صناعات المستخدم النهائي الأخرى
6.3 طلب
6.3.1 التعرف على الصور
6.3.2 التعرف على الإشارة
6.3.3 معالجة البيانات
6.3.4 تطبيقات أخرى
6.4 جغرافية
6.4.1 أمريكا الشمالية
6.4.2 أوروبا
6.4.3 آسيا والمحيط الهادئ
6.4.4 بقية العالم
7. مشهد تنافسي
7.1 ملف الشركة
7.1.1 Facebook Inc.
7.1.2 Google
7.1.3 Amazon Web Services Inc
7.1.4 SAS Institute Inc
7.1.5 Microsoft Corporation
7.1.6 IBM Corp
7.1.7 Advanced Micro Devices Inc
7.1.8 Intel Corp
7.1.9 NVIDIA Corp
7.1.10 Rapidminer Inc
8. تحليل الاستثمار
9. مستقبل السوق
تجزئة صناعة التعلم العميق
إن طريقة الذكاء الاصطناعي التي تعلم أجهزة الكمبيوتر التعامل مع البيانات كما لو كانت مستوحاة من أدمغة البشر تسمى التعلم العميق. وتغطي الدراسة الإيرادات من الأجهزة والبرامج والخدمات المدفوعة بالتعلم العميق. يتضمن قطاع الأجهزة دراسة الطلب على وحدات المعالجة المركزية (CPUs)، ومصفوفات البوابات القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGAs)، والدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs)، ووحدات معالجة الرسومات (GPUs)، ومنتجات الشبكات، وأجهزة تخزين البيانات. وتغطي الدراسة أيضًا المنصات السحابية لتطبيقات التعلم العميق، مثل التعرف على الصور، والتعرف على الإشارات، ومعالجة البيانات. ستشمل التطبيقات الأخرى معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام وتوصيات المنتج والصيانة التنبؤية.
يتم تقسيم سوق التعلم العميق حسب النوع (الأجهزة والبرامج والخدمات)، وصناعة المستخدم النهائي (BFSI، وتجارة التجزئة، والتصنيع، والرعاية الصحية، والسيارات، والاتصالات، والوسائط)، والتطبيق (التعرف على الصور، والتعرف على الإشارات، ومعالجة البيانات)، والجغرافيا (أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا والمحيط الهادئ وأمريكا اللاتينية والشرق الأوسط وأفريقيا). يتم توفير أحجام السوق والتوقعات من حيث القيمة (بالدولار الأمريكي) لجميع القطاعات المذكورة أعلاه.
| عرض | ||
| ||
|
| صناعة المستخدم النهائي | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| طلب | ||
| ||
| ||
| ||
|
| جغرافية | ||
| ||
| ||
| ||
|
الأسئلة الشائعة حول أبحاث سوق التعلم العميق
ما هو حجم سوق التعلم العميق؟
من المتوقع أن يصل حجم سوق التعلم العميق إلى 24.73 مليار دولار أمريكي في عام 2024 وأن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 41.10٪ ليصل إلى 138.36 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2029.
ما هو الحجم الحالي لسوق التعلم العميق؟
في عام 2024، من المتوقع أن يصل حجم سوق التعلم العميق إلى 24.73 مليار دولار أمريكي.
من هم البائعين الرئيسيين في نطاق سوق التعلم العميق؟
Facebook Inc.، Google LLC، Microsoft Corporation، IBM Corporation، Amazon Web Services Inc. هي الشركات الكبرى العاملة في سوق التعلم العميق.
ما هي المنطقة الأسرع نموًا في سوق التعلم العميق؟
من المتوقع أن تنمو منطقة آسيا والمحيط الهادئ بأعلى معدل نمو سنوي مركب خلال الفترة المتوقعة (2024-2029).
ما هي المنطقة التي لديها أكبر حصة في سوق التعلم العميق؟
في عام 2024، ستستحوذ أمريكا الشمالية على أكبر حصة سوقية في سوق التعلم العميق.
ما هي السنوات التي يغطيها سوق التعلم العميق وما هو حجم السوق في عام 2023؟
وفي عام 2023، قُدر حجم سوق التعلم العميق بنحو 17.53 مليار دولار أمريكي. يغطي التقرير حجم السوق التاريخي لسوق التعلم العميق للسنوات 2019 و 2020 و 2021 و 2022 و 2023. ويتوقع التقرير أيضًا حجم سوق التعلم العميق للسنوات 2024 و 2025 و 2026 و 2027 و 2028 و 2029.
تقرير صناعة التعلم العميق
إحصائيات الحصة السوقية للتعلم العميق وحجمه ومعدل نمو الإيرادات لعام 2024، التي أنشأتها تقارير صناعة Mordor Intelligence™. يتضمن تحليل التعلم العميق توقعات السوق للفترة من 2024 إلى 2029 ونظرة عامة تاريخية. احصل على عينة من تحليل الصناعة هذا كتقرير مجاني يمكن تنزيله بصيغة PDF.
