Tiefes Lernen Marktgröße

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.