Marktgröße für Deep Learning
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 24.73 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 138.36 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 41.10 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
Wie können wir helfen?
Deep-Learning-Marktanalyse
Die Größe des Deep-Learning-Marktes wird im Jahr 2024 auf 24,73 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 138,36 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 41,10 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
Deep Learning, ein Teilgebiet des maschinellen Lernens (ML), führte zu Durchbrüchen bei mehreren Aufgaben der künstlichen Intelligenz, darunter Spracherkennung und Bilderkennung. Darüber hinaus führt die Möglichkeit, prädiktive Analysen zu automatisieren, zum Hype um ML. Faktoren wie verbesserte Unterstützung bei der Produktentwicklung und -verbesserung, Prozessoptimierung und Funktionsabläufe sowie Vertriebsoptimierung haben Unternehmen aller Branchen dazu veranlasst, in Deep-Learning-Anwendungen zu investieren. Darüber hinaus haben neueste Ansätze des maschinellen Lernens die Genauigkeit von Modellen erheblich verbessert und neue Klassen neuronaler Netze für Anwendungen wie Bildklassifizierung und Textübersetzung entwickelt.
- Technologische Fortschritte wie die Erhöhung der Rechenzentrumskapazität, die hohe Rechenleistung und die Möglichkeit, Aufgaben ohne menschliches Zutun auszuführen, haben große Aufmerksamkeit erregt. Darüber hinaus wird das Wachstum der Deep-Learning-Branche durch die rasche Einführung der Cloud-Computing-Technologie in einer Reihe von Sektoren vorangetrieben.
- Mehrere Entwicklungen treiben mittlerweile Deep Learning voran. Laut SAS haben Verbesserungen der Algorithmen die Leistung von Deep-Learning-Methoden gesteigert. Die zunehmende Menge an Datenmengen hat den Aufbau neuronaler Netze mit mehreren tiefen Schichten unterstützt, darunter Streaming-Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) und Textdaten aus sozialen Medien und Arztbriefen. Angesichts der iterativen Natur von Deep-Learning-Algorithmen ist eine erhebliche Menge an Rechenleistung unerlässlich, um Deep-Learning-Probleme zu lösen – ihre Komplexität nimmt mit zunehmender Anzahl der Schichten zu. Die Hardware, auf der Deep-Learning-Algorithmen ausgeführt werden, muss auch die großen Datenmengen unterstützen, die zum Trainieren der Netzwerke erforderlich sind.
- Rechenfortschritte bei Grafikprozessoren (GPUs) und verteiltem Cloud-Computing haben den Benutzern eine unglaubliche Rechenleistung zur Verfügung gestellt. Angeführt wird diese Entwicklung unter anderem von Hardwareanbietern wie NVIDIA, Intel und AMD, die unter anderem die Rechengeschwindigkeiten verbessert und sie mit den am häufigsten verwendeten Open-Source-Plattformen wie Tensorflow und Cognitive Toolkit kompatibel gemacht haben ( Microsoft), Chainer, Caffe und PyTorch. Daher erfreuen sich Open-Sourcing-Deep-Learning-Funktionen in Unternehmen immer größerer Beliebtheit. Diese Open-Source-Frameworks ermöglichen es Benutzern, Modelle für maschinelles Lernen effizient und schnell zu erstellen.
- Deep Learning weist eine Reihe gravierender Einschränkungen auf, die überwunden werden müssen, bevor es sein volles Potenzial entfalten kann, wie z. B. das Black-Box-Problem, Überbevölkerung, mangelndes Kontextverständnis, Datenanforderungen und Rechenintensität, die sich auf den Markt auswirken können
- Infolgedessen hatte COVID-19 hervorragende Auswirkungen auf den Technologiesektor. Deep-Learning-Algorithmen wurden eingesetzt, um die Diagnose und Erkennung von COVIDE-19-Fällen auf der Grundlage klinischer Bilder, z. B. Röntgenaufnahmen des Brustkorbs oder CT-Scans, zu unterstützen. Die wachsende Nachfrage nach MRT-Analysetools im Gesundheitssektor hat zu einem Anstieg des Deep-Learning-Marktes geführt.
Markttrends für Deep Learning
Der zunehmende Einsatz von Deep Learning im Einzelhandel treibt den Markt voran
- In der Einzelhandelsbranche kam es in jüngster Zeit zu drastischen Veränderungen in der Geschäftsbasis, wobei sich viele namhafte Marken dafür entschieden haben, die Anzahl der Vor-Ort-Angebote zugunsten von Online-Diensten zu reduzieren. Damit Einzelhändler lebensfähig bleiben, müssen sie die Erwartungen der Kunden erfüllen und entsprechend handeln, sonst riskieren sie, die Loyalität zu verlieren. Auch für Einzelhändler wird es immer wichtiger, aufkommende Technologien einzusetzen, um dies zu verwirklichen. Deep Learning ermöglicht es Einzelhändlern, das Kundenerlebnis zu automatisieren und Prozesse auf bisher unbekannte Weise zu optimieren. Regalanalysen in Online-Szenarien können beispielsweise mit nützlichen Warenempfehlungen und einer schnellen Klassifizierung helfen, sodass Kunden schneller und mit mehr Unterstützung die richtigen Entscheidungen treffen können.
- Online-Händler wie Walmart beginnen damit, KI zu nutzen, um Produktempfehlungen von Kunden einzuholen, nutzen aber gerade noch das volle Potenzial der Technologie aus. Durch den Einsatz von Deep Learning können Einzelhändler die Leistungsfähigkeit der KI wirklich nutzen, um die Benutzererfahrung zu optimieren und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren. Online-Händler können beispielsweise Deep Learning nutzen, um visuelle Daten automatisch zu taggen und so viele Facetten des Benutzererlebnisses zu verbessern. Mithilfe von KI können sie die Suche verfeinern und bei Suchanfragen bessere Ergebnisse liefern oder die Qualität von Produktbildern, insbesondere von Produktfotos mit geringer Qualität, durch Farbverbesserung verbessern. In Zukunft können Einzelhändler mithilfe der Deep-Learning-Technologie schnell Daten sammeln und Informationen automatisch analysieren.
- Eine Studie von Snowflake Computing Harvard Business Review weist darauf hin, dass Einzelhändler, die sich für datengesteuerte Entscheidungen entscheiden, länger überleben. Zweifellos wird der Einzelhandel zunehmend extrem datenorientiert. Laut derselben Studie halten 89 % der Einzelhändler es für ein wichtiges Ziel, bessere Einblicke in die Erwartungen der Kunden zu gewinnen. Die Modelle, die Deep Learning im Einzelhandel verwendet, sind ausgereift und fortschrittlich genug, um die Herausforderungen zu bewältigen, an denen Modelle des maschinellen Lernens scheitern. Beispielsweise ist Deep Learning in Einzelhandelsanwendungsmodellen intelligent genug, um zu verstehen, dass die Veröffentlichung von Smartphones mit größeren Bildschirmen die Tablet-Verkäufe schmälern kann. Bei fehlenden Daten könnte Deep Learning im Einzelhandel anhand von Mustern lernen, ob ein Artikel nicht verkauft wird oder nicht vorrätig ist.
- Heutzutage sind Nachfrageprognosen und Kundeninformationen nur zwei Beispiele für unterschiedliche interne Aktivitäten, die Einzelhandels- und Konsumgüterunternehmen mithilfe intelligenter Automatisierung ausführen. Führungskräfte beabsichtigen jedoch, im Laufe der nächsten drei Jahre intelligente Automatisierung und Deep Learning in komplexere Abläufe zu integrieren. Diese Verfahren erfordern größere Datensätze, externe Zusammenarbeit und zusätzliche Systemverbindungen. Es wird erwartet, dass die geschätzte Durchdringung in allen Organisationsbereichen, die sich über die Wertschöpfungskette erstrecken, in diesem Zeitraum auf über 70 % ansteigt.
- Beispielsweise hat der Sportschuh-, Bekleidungs- und Ausrüstungshersteller Nike Inc. ein System entwickelt, das es Verbrauchern ermöglicht, ihre eigenen Schuhe zu entwerfen und sie zu tragen, nachdem sie das Geschäft verlassen – mithilfe des automatisierten Fresh-Systems. Kunden, die an der Nike Maker Experience teilnehmen, ziehen ein Paar schmucklose Nike Presto X-Sneaker an und passen sie per Sprachbefehl an. Die Technologie zeigt dem Käufer die erstellten Schuhe mithilfe von Augmented Reality, Objektverfolgung und Projektionssystemen.
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Nordamerika wird voraussichtlich den größten Anteil halten
- Aufgrund des anhaltenden Anstiegs des erheblichen Datenvolumens und der erwarteten steigenden Nachfrage nach der Integration von DL in verbraucherorientierte Lösungen von Unternehmen wird erwartet, dass Nordamerika einen erheblichen Anteil am globalen Deep-Learning-Markt haben wird. Die wachsende Bedeutung der Vorhersage der wichtigsten Trends und Erkenntnisse im Zusammenhang mit Kundenverhalten und -abläufen war für bedeutende Unternehmen ein entscheidender Treiber für den Einsatz von KI und Big Data, um den Wert zu steigern und ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Netflix hat beispielsweise eine Plattform für maschinelles Lernen entwickelt, die auf JVM-Sprachen wie Scala basiert. Die Plattform hilft dabei, vorgefasste Meinungen der Zuschauer zu durchbrechen und Sendungen zu finden, die sie ursprünglich vielleicht nicht ausgewählt hätten.
- Um die Effektivität ihrer Einsätze zu steigern, die Kapazitäten ihrer Belegschaft zu erweitern, Verschwendung, Betrug und Missbrauch zu verhindern und die betriebliche Effizienz zu steigern, setzen Behörden in den USA mittlerweile stark auf künstliche Intelligenz und maschinelle Lerntechnologien. Die Weiterentwicklung der KI-Technologie, eine steigende Zahl von KI-Anwendungsfällen und -Anwendungen sowie die Ausweitung kommerzieller Lösungen haben alle dazu beigetragen, den Einsatz von KI außerhalb der FE-Aktivitäten bei spezialisierten Organisationen wie der NASA und dem Energieministerium auszuweiten.
- Das US-Verkehrsministerium hat eine neue Sicherheitsverordnung erlassen, um tote Zonen hinter Fahrzeugen zu beseitigen und die Sicht auf Personen hinter Fahrzeugen zu ermöglichen. Nach Angaben der National Highway Traffic Safety Administration kommt es bei Rückwärtsunfällen aller Fahrzeuge zu rund 292 Todesopfern und 18.000 Verletzten. Es wird erwartet, dass solche Vorschriften die Einführung von ADAS fördern und damit Chancen für den Deep-Learning-Markt der Region bieten. Darüber hinaus verzeichnet die Region auch einen Anstieg der Investitionen von Automobilherstellern in die Entwicklung fortschrittlicher Lösungen, was das Wachstum des Marktes vorantreibt.
- Darüber hinaus bauen Unternehmen in den USA ihre Forschung und Entwicklung kontinuierlich aus, um neue Produkte zu entwickeln. Beispielsweise kündigte Google LLC im Dezember 2022 die Einführung eines neuen Tools an, um Nutzern die Entwicklung von Modellen der künstlichen Intelligenz in Google Sheets zu ermöglichen. Das Tool mit dem Namen Simple ML ist in der Betaversion verfügbar. Es wird als Add-on zu Google Sheets bereitgestellt, das Nutzer kostenlos herunterladen können.
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Überblick über die Deep-Learning-Branche
Der Deep-Learning-Markt ist fragmentiert, da er aus mehreren großen Playern wie IBM, Google und Microsoft besteht, die über umfangreiche Branchenerfahrung im Bereich Big Data/Analyseplattformen verfügen. Auch andere Neueinsteiger drängen auf den Markt und steigern erfolgreich die Anzahl der Anwendungsfälle von Deep Learning branchenübergreifend. Zu den prominenten Neueinsteigern, die den Markt maßgeblich beeinflusst haben, gehören H2O.ai, KNIME und Dataiku.
Im November 2023 – Um den Bereich der Technologien des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) in der Telekommunikationsbranche voranzutreiben, haben Telenor und Ericsson ein (MoU) für eine dreijährige Zusammenarbeit unterzeichnet, die auf Erforschung und Entwicklung abzielt und testen Sie fortschrittliche KI/ML-Lösungen zur Verbesserung der Energieeffizienz, ohne Kompromisse bei der Qualität der Konnektivität in Mobilfunknetzen einzugehen.
Im Oktober 2022 kündigte Zendesk Inc. die Einführung einer neuen KI-Lösung an Intelligent Triage und Smart Assist, die es Unternehmen ermöglicht, Kundensupportanfragen automatisch zu selektieren und in großem Umfang auf wertvolle Daten zuzugreifen.
Im September 2022 gab Altair, ein Unternehmen, das Informatik und künstliche Intelligenz anbietet, die Übernahme von Rapid Miner bekannt, einem führenden Anbieter von Software für fortschrittliche Datenanalyse und maschinelles Lernen (ML). Mit dieser Übernahme freut sich Altair darauf, sein Portfolio für End-to-End-Datenanalysen (DA) zu stärken.
Marktführer im Bereich Deep Learning
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Facebook Inc.
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Google LLC
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Amazon Web Services Inc.
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Neuigkeiten zum Deep-Learning-Markt
- September 2023 Amazon und Anthropic kündigen eine strategische Partnerschaft an, die ihre jeweiligen Technologien und Fachkenntnisse im Bereich sichererer generativer künstlicher Intelligenz (KI) bündeln soll, um die Entwicklung der zukünftigen Basismodelle von Anthropic zu beschleunigen und sie AWS-Kunden allgemein zugänglich zu machen.
- Mai 2022 Intel bringt seine Habana AI Deep-Learning-Prozessoren der zweiten Generation auf den Markt, um hohe Effizienz und Leistung zu bieten. Die Einführung der neuen Deep-Learning-Prozessoren von Habana ist ein wichtiges Beispiel dafür, dass Intel seine KI-Strategie umsetzt, um Kunden eine breite Palette an Lösungsoptionen von der Cloud bis zum Edge zu bieten und so der wachsenden Zahl und Komplexität von KI-Workloads gerecht zu werden.
- August 2022 Amazon bringt eine neue Software für maschinelles Lernen (ML) auf den Markt, mit der Krankenakten von Patienten analysiert werden können, um Patienten besser zu behandeln und die Gesamtkosten zu senken.
Deep-Learning-Marktbericht – Inhaltsverzeichnis
1. EINFÜHRUNG
1.1 Studienannahmen und Marktdefinition
1.2 Umfang der Studie
2. FORSCHUNGSMETHODIK
3. ZUSAMMENFASSUNG
4. MARKTEINBLICKE
4.1 Marktübersicht
4.2 Branchenattraktivität – Porters Fünf-Kräfte-Analyse
4.2.1 Verhandlungsmacht der Lieferanten
4.2.2 Verhandlungsmacht der Verbraucher
4.2.3 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
4.2.4 Bedrohung durch Ersatzprodukte
4.2.5 Wettberbsintensität
4.3 Branchen-Stakeholder-Analyse
4.4 Bewertung der Auswirkungen von COVID-19 auf den Deep-Learning-Markt
5. MARKTDYNAMIK
5.1 Marktführer
5.1.1 Steigende Rechenleistung, gepaart mit dem Vorhandensein großer unstrukturierter Daten
5.1.2 Laufende Bemühungen zur Integration von DL in verbraucherbasierte Lösungen
5.1.3 Der zunehmende Einsatz von Deep Learning im Einzelhandel treibt den Markt voran
5.2 Marktherausforderungen
5.2.1 Betriebliche und infrastrukturelle Bedenken, wie z. B. Hardwarekomplexität und Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften
5.3 Marktchancen
5.4 Technologieentwicklung des Deep Learning
5.5 Analyse wichtiger Bibliotheken für maschinelles Lernen
6. MARKTSEGMENTIERUNG
6.1 Angebot
6.1.1 Hardware
6.1.2 Software und Dienstleistungen
6.2 Endverbraucherindustrie
6.2.1 BFSI
6.2.2 Einzelhandel
6.2.3 Herstellung
6.2.4 Gesundheitspflege
6.2.5 Automobil
6.2.6 Telekommunikation und Medien
6.2.7 Andere Endverbraucherbranchen
6.3 Anwendung
6.3.1 Bilderkennung
6.3.2 Signalerkennung
6.3.3 Datenverarbeitung
6.3.4 Andere Anwendungen
6.4 Erdkunde
6.4.1 Nordamerika
6.4.2 Europa
6.4.3 Asien-Pazifik
6.4.4 Rest der Welt
7. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT
7.1 Firmenprofile
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. INVESTITIONSANALYSE
9. ZUKUNFT DES MARKTES
Segmentierung der Deep-Learning-Branche
Die Methode der KI, die Computern beibringt, mit Daten umzugehen, als wären sie vom Gehirn von Menschen inspiriert, heißt Deep Learning. Die Studie umfasst die Umsätze aus Hardware, Software und Diensten, die durch Deep Learning angetrieben werden. Das Hardware-Segment umfasst die Nachfragestudie für Zentraleinheiten (CPUs), feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs), anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs), Grafikprozessoren (GPUs), Netzwerkprodukte und Datenspeichergeräte. Auch cloudbasierte Plattformen für Deep-Learning-Anwendungen wie Bilderkennung, Signalerkennung und Datenverarbeitung werden in der Studie behandelt. Weitere Anwendungen umfassen die Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Produktempfehlungen und vorausschauende Wartung.
Der Deep-Learning-Markt ist nach Angebotstyp (Hardware, Software und Dienstleistungen), Endbenutzerbranche (BFSI, Einzelhandel, Fertigung, Gesundheitswesen, Automobil, Telekommunikation und Medien), Anwendung (Bilderkennung, Signalerkennung, Datenverarbeitung) segmentiert. und Geografie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika sowie Naher Osten und Afrika). Die Marktgrößen und Prognosen werden in Werten (USD) für alle oben genannten Segmente angegeben.
| Angebot | ||
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| Endverbraucherindustrie | ||
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| Erdkunde | ||
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Häufig gestellte Fragen zur Deep-Learning-Marktforschung
Wie groß ist der Deep-Learning-Markt?
Es wird erwartet, dass die Größe des Deep-Learning-Marktes im Jahr 2024 24,73 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 41,10 % auf 138,36 Milliarden US-Dollar wachsen wird.
Wie groß ist der Deep-Learning-Markt derzeit?
Im Jahr 2024 wird die Größe des Deep-Learning-Marktes voraussichtlich 24,73 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem Deep-Learning-Markt?
Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Amazon Web Services Inc. sind die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Deep-Learning-Markt tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region im Deep-Learning-Markt?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil am Deep Learning-Markt?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil im Deep-Learning-Markt.
Welche Jahre deckt dieser Deep-Learning-Markt ab und wie groß war der Markt im Jahr 2023?
Im Jahr 2023 wurde die Größe des Deep-Learning-Marktes auf 17,53 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße des Deep-Learning-Marktes für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Marktgröße des Deep-Learning-Marktes für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
Deep-Learning-Branchenbericht
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von Deep Learning im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Deep-Learning-Analyse umfasst einen Marktprognoseausblick für 2024 bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
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