Aprendizaje profundo Volumen del mercado

Análisis del mercado de aprendizaje profundo

El tamaño del mercado de aprendizaje profundo se estima en 24,73 mil millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 138,36 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 41,10% durante el período previsto (2024-2029)

El aprendizaje profundo, un subcampo del aprendizaje automático (ML), generó avances en varias tareas de inteligencia artificial, incluido el reconocimiento de voz y el reconocimiento de imágenes. Además, la capacidad de automatizar el análisis predictivo está generando entusiasmo por el aprendizaje automático. Factores como un mayor soporte en el desarrollo y mejora de productos, la optimización de procesos y flujos de trabajo funcionales, y la optimización de ventas, entre otros, han impulsado a empresas de todos los sectores a invertir en aplicaciones de aprendizaje profundo. Además, los últimos enfoques de aprendizaje automático han mejorado significativamente la precisión de los modelos y se han desarrollado nuevas clases de redes neuronales para aplicaciones como clasificación de imágenes y traducción de textos

•  Los avances tecnológicos, como el aumento de la capacidad de los centros de datos, la alta potencia informática y la capacidad de realizar tareas sin intervención humana, han atraído una gran atención. Además, el crecimiento de la industria del aprendizaje profundo se ve impulsado por la rápida adopción de la tecnología de computación en la nube en varios sectores.
• Varios desarrollos ahora están avanzando en el aprendizaje profundo. Según SAS, las mejoras en los algoritmos han impulsado el rendimiento de los métodos de aprendizaje profundo. La creciente cantidad de volúmenes de datos ha apoyado la construcción de redes neuronales con varias capas profundas, incluida la transmisión de datos del Internet de las cosas (IoT) y datos textuales de las redes sociales y notas médicas. Una cantidad significativa de potencia computacional es esencial para resolver problemas de aprendizaje profundo, considerando la naturaleza iterativa de los algoritmos de aprendizaje profundo su complejidad aumenta a medida que aumenta el número de capas. El hardware que ejecuta algoritmos de aprendizaje profundo también debe admitir los grandes volúmenes de datos necesarios para entrenar las redes.
• Los avances computacionales en las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y la computación en la nube distribuida han puesto a disposición de los usuarios una potencia informática increíble. Este desarrollo está liderado por proveedores de hardware, como NVIDIA, Intel y AMD, entre otros, que han ido mejorando las velocidades computacionales, entre otras características, y haciéndolas compatibles con las plataformas de código abierto más utilizadas, como Tensorflow, Cognitive Toolkit ( Microsoft), Chainer, Caffe y PyTorch, entre otros. Por lo tanto, las capacidades de aprendizaje profundo de código abierto se han vuelto cada vez más populares en todas las empresas. Estos marcos de código abierto permiten a los usuarios crear modelos de aprendizaje automático de manera eficiente y rápida.
• El aprendizaje profundo tiene una serie de limitaciones graves que deben superarse antes de que pueda alcanzar su máximo potencial, como el problema de la caja negra, la superpoblación, la falta de comprensión contextual, los requisitos de datos y la intensidad computacional, que podrían afectar al mercado.
•  Como resultado, el COVID-19 ha tenido un excelente impacto para el sector tecnológico. Se han empleado algoritmos de aprendizaje profundo para ayudar en el diagnóstico y la detección de casos de COVIDE-19 basándose en imágenes clínicas, por ejemplo, radiografías de tórax o tomografías computarizadas. La creciente demanda de herramientas de análisis de resonancia magnética dentro del sector de la salud ha provocado un aumento en el mercado del aprendizaje profundo.