L'apprentissage en profondeur Taille du Marché

Analyse du marché de lapprentissage profond

La taille du marché du Deep Learning est estimée à 24,73 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 138,36 milliards USD dici 2029, avec une croissance de 41,10 % au cours de la période de prévision (2024-2029)

L'apprentissage profond, un sous-domaine de l'apprentissage automatique (ML), a conduit à des percées dans plusieurs tâches d'intelligence artificielle, notamment la reconnaissance vocale et la reconnaissance d'images. De plus, la capacité dautomatiser lanalyse prédictive est à lorigine du battage médiatique autour du ML. Des facteurs tels qu'un soutien accru au développement et à l'amélioration des produits, l'optimisation des processus et des flux de travail fonctionnels, ainsi que l'optimisation des ventes, entre autres, ont poussé les entreprises de tous les secteurs à investir dans des applications d'apprentissage profond. En outre, les dernières approches d'apprentissage automatique ont considérablement amélioré la précision des modèles et de nouvelles classes de réseaux neuronaux ont été développées pour des applications telles que la classification d'images et la traduction de textes

•  Les progrès technologiques, tels que laugmentation de la capacité des centres de données, la puissance de calcul élevée et la capacité deffectuer des tâches sans intervention humaine, ont attiré une attention considérable. En outre, la croissance du secteur du deep learning est alimentée par ladoption rapide de la technologie du cloud computing dans un certain nombre de secteurs.
• Plusieurs développements font désormais progresser lapprentissage profond. Selon SAS, les améliorations apportées aux algorithmes ont amélioré les performances des méthodes d'apprentissage profond. La quantité croissante de volumes de données a soutenu la construction de réseaux neuronaux comportant plusieurs couches profondes, notamment les données en streaming provenant de l'Internet des objets (IoT) et les données textuelles provenant des médias sociaux et des notes des médecins. Une puissance de calcul importante est essentielle pour résoudre les problèmes dapprentissage profond, compte tenu de la nature itérative des algorithmes dapprentissage profond leur complexité augmente à mesure que le nombre de couches augmente. Le matériel exécutant les algorithmes dapprentissage profond doit également prendre en charge les grands volumes de données nécessaires à la formation des réseaux.
• Les progrès informatiques dans les unités de traitement graphique (GPU) et le cloud computing distribué ont mis une puissance de calcul incroyable à la disposition des utilisateurs. Ce développement est mené par les fournisseurs de matériel, tels que NVIDIA, Intel et AMD, entre autres, qui ont amélioré les vitesses de calcul, entre autres fonctionnalités, et les ont rendus compatibles avec les plates-formes open source les plus utilisées, telles que Tensorflow, Cognitive Toolkit ( Microsoft), Chainer, Caffe et PyTorch, entre autres. Par conséquent, les capacités open source dapprentissage profond sont devenues de plus en plus populaires dans les entreprises. Ces frameworks open source permettent aux utilisateurs de créer des modèles d'apprentissage automatique de manière efficace et rapide.
• L'apprentissage profond présente un certain nombre de limites sérieuses qui doivent être surmontées avant de pouvoir atteindre son plein potentiel, comme le problème de la boîte noire, la surpopulation, le manque de compréhension contextuelle, les exigences en matière de données et l'intensité des calculs, qui pourraient affecter le marché.
•  En conséquence, le COVID-19 a eu un excellent impact sur le secteur technologique. Des algorithmes d'apprentissage profond ont été utilisés pour faciliter le diagnostic et la détection des cas de COVIDE-19 sur la base d'images cliniques, par exemple une radiographie pulmonaire ou une tomodensitométrie. La demande croissante doutils danalyse IRM dans le secteur de la santé a conduit à une augmentation du marché de lapprentissage en profondeur.