| Período de Estudo | 2019 - 2029 |
| Tamanho do Mercado (2024) | USD 34.89 Billion |
| Tamanho do Mercado (2029) | USD 195.16 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 41.10% |
| Mercado de Crescimento Mais Rápido | Ásia-Pacífico |
| Maior Mercado | América do Norte |
| Concentração do Mercado | Baixo |
Principais jogadores*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica |
Análise de mercado de aprendizagem profunda
O tamanho do mercado de aprendizagem profunda é estimado em US$ 24,73 bilhões em 2024, e deverá atingir US$ 138,36 bilhões até 2029, crescendo a um CAGR de 41,10% durante o período de previsão (2024-2029).
O aprendizado profundo, um subcampo do aprendizado de máquina (ML), levou a avanços em diversas tarefas de inteligência artificial, incluindo reconhecimento de fala e reconhecimento de imagem. Além disso, a capacidade de automatizar a análise preditiva está gerando entusiasmo pelo ML. Fatores como suporte aprimorado no desenvolvimento e melhoria de produtos, otimização de processos e fluxos de trabalho funcionais e otimização de vendas, entre outros, têm levado empresas de todos os setores a investir em aplicações de aprendizagem profunda. Além disso, as mais recentes abordagens de aprendizagem automática melhoraram significativamente a precisão dos modelos, e novas classes de redes neurais foram desenvolvidas para aplicações como classificação de imagens e tradução de textos.
- Os avanços tecnológicos, como o aumento da capacidade dos data centers, o alto poder computacional e a capacidade de realizar tarefas sem intervenção humana, têm atraído atenção significativa. Além disso, o crescimento da indústria de aprendizagem profunda é impulsionado pela rápida adoção da tecnologia de computação em nuvem em vários setores.
- Vários desenvolvimentos estão agora promovendo o aprendizado profundo. Segundo o SAS, melhorias nos algoritmos impulsionaram o desempenho dos métodos de aprendizagem profunda. A quantidade crescente de volumes de dados tem apoiado a construção de redes neurais com várias camadas profundas, incluindo streaming de dados da Internet das Coisas (IoT) e dados textuais de mídias sociais e anotações médicas. Uma quantidade significativa de poder computacional é essencial para resolver problemas de aprendizagem profunda, considerando a natureza iterativa dos algoritmos de aprendizagem profunda – a sua complexidade aumenta à medida que o número de camadas aumenta. O hardware que executa algoritmos de aprendizagem profunda também precisa suportar os grandes volumes de dados necessários para treinar as redes.
- Os avanços computacionais em unidades de processamento gráfico (GPUs) e na computação em nuvem distribuída colocaram um poder computacional incrível à disposição dos usuários. Este desenvolvimento é liderado por fornecedores de hardware, como NVIDIA, Intel e AMD, entre outros, que vêm melhorando as velocidades computacionais entre outros recursos e tornando-as compatíveis com as plataformas de código aberto mais utilizadas, como Tensorflow, Cognitive Toolkit ( Microsoft), Chainer, Caffe e PyTorch, entre outros. Portanto, as 'capacidades de aprendizagem profunda de código aberto' tornaram-se cada vez mais populares nas empresas. Essas estruturas de código aberto permitem que os usuários criem modelos de aprendizado de máquina com eficiência e rapidez.
- A aprendizagem profunda tem uma série de limitações sérias que precisam ser superadas antes que possa atingir todo o seu potencial, como o problema da caixa preta, a superpopulação, a falta de compreensão contextual, os requisitos de dados e a intensidade computacional, o que pode afetar o mercado.
- Como resultado, a COVID-19 teve um excelente impacto no setor tecnológico. Algoritmos de aprendizagem profunda têm sido empregados para auxiliar no diagnóstico e detecção de casos de COVIDE-19 com base em imagens clínicas, por exemplo, radiografia de tórax ou tomografia computadorizada. A crescente demanda por ferramentas de análise de ressonância magnética no setor de saúde que levou a um aumento no mercado de aprendizagem profunda.
Tendências de mercado de aprendizagem profunda
O uso crescente de aprendizagem profunda no setor de varejo está impulsionando o mercado
- O setor retalhista assistiu a uma mudança drástica na sua base de operações nos últimos tempos, com muitas marcas notáveis a optarem por reduzir o número de ofertas no local em favor do serviço online. Para que os retalhistas permaneçam viáveis, precisam de satisfazer as expectativas dos clientes, agir em conformidade ou arriscar-se a perder a fidelidade. Também está se tornando vital que os varejistas adotem tecnologias emergentes para tornar isso uma realidade. O aprendizado profundo permite que os varejistas automatizem a experiência do cliente e simplifiquem os processos de uma forma até então desconhecida. Por exemplo, a análise de prateleira em cenários online pode ajudar com recomendações úteis de mercadorias e classificação rápida, o que permite aos clientes fazer escolhas corretas com mais suporte e mais rapidamente.
- Varejistas on-line como o Walmart estão começando a usar IA para obter recomendações de produtos dos clientes, mas mal utilizam todo o potencial que a tecnologia pode oferecer. Ao usar o aprendizado profundo, os varejistas podem realmente aproveitar o poder da IA para otimizar as experiências do usuário e automatizar tarefas demoradas. Por exemplo, os varejistas online podem usar o Deep Learning para marcar automaticamente dados visuais para melhorar muitas facetas da experiência do usuário. Eles podem usar IA para refinar a pesquisa e retornar melhores resultados para consultas de pesquisa ou melhorar a qualidade das imagens dos produtos, especialmente fotos de produtos de baixa qualidade usando aprimoramento de cores. No futuro, os varejistas poderão coletar dados rapidamente e analisar informações automaticamente usando a tecnologia Deep Learning.
- Um estudo da Snowflake Computing Harvard Business Review aponta que os varejistas que optam por tomar decisões baseadas em dados sobreviveram por mais tempo. Sem dúvida, o retalho está rapidamente a tornar-se extremamente orientado para os dados. De acordo com o mesmo estudo, 89% dos varejistas consideram que obter melhores insights sobre as expectativas dos clientes é uma meta significativa. Os modelos que o Deep Learning no varejo utiliza são sofisticados e avançados o suficiente para lidar com os desafios em que os modelos de aprendizado de máquina falham. Por exemplo, o aprendizado profundo em modelos de aplicativos de varejo é inteligente o suficiente para entender que o lançamento de smartphones com telas maiores pode consumir as vendas de tablets. No caso de dados faltantes, o aprendizado profundo no varejo poderia aprender com os padrões se um item não está sendo vendido ou está fora de estoque.
- Hoje em dia, a previsão de demanda e a inteligência do cliente são apenas dois exemplos de atividades internas distintas que as empresas de varejo e de produtos de consumo utilizam para realizar a automação inteligente. Os executivos, no entanto, pretendem integrar a automação inteligente e a aprendizagem profunda em operações mais complexas ao longo dos próximos três anos. Estes procedimentos exigem conjuntos de dados maiores, cooperação externa e ligações adicionais ao sistema. Prevê-se que a penetração estimada aumente para mais de 70% nos domínios organizacionais que abrangem a cadeia de valor durante esse período.
- Por exemplo, o fabricante de calçados, roupas e equipamentos esportivos Nike Inc. criou um sistema que permite aos consumidores projetar seus próprios calçados e usá-los depois de saírem da loja, utilizando o novo sistema automatizado. Os clientes que participam da Nike Maker Experience calçam um par de tênis Nike Presto X sem adornos e os personalizam por meio de comandos de voz. A tecnologia mostra ao comprador os calçados criados por meio de realidade aumentada, rastreamento de objetos e sistemas de projeção.
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Espera-se que a América do Norte detenha uma participação importante
- Espera-se que a América do Norte tenha uma participação significativa no mercado global de aprendizagem profunda, devido ao aumento sustentado do volume considerável de dados, juntamente com o aumento previsto na demanda pela integração da EAD em soluções empresariais centradas no consumidor. A crescente ênfase na previsão das principais tendências e insights relacionados ao comportamento e às operações do cliente tem sido um fator crítico para que grandes empresas se voltem para o uso de IA e big data para gerar valor e oferecer uma experiência personalizada. Por exemplo, a Netflix construiu uma plataforma de aprendizado de máquina baseada em linguagens JVM, como Scala. A plataforma ajuda a quebrar noções preconcebidas dos espectadores e a encontrar programas que eles talvez não tenham escolhido inicialmente.
- Para aumentar a eficácia da missão, ampliar a capacidade da força de trabalho, prevenir desperdícios, fraudes e abusos e aumentar a eficiência operacional, as agências nos EUA dependem agora fortemente da inteligência artificial e da tecnologia de aprendizagem automática. O avanço da tecnologia de IA, um número crescente de casos de utilização e aplicações de IA e a expansão de soluções comerciais ajudaram a expandir a utilização da IA fora das atividades de ID em organizações especializadas como a NASA e o Departamento de Energia.
- O Departamento de Transportes dos Estados Unidos formou um novo regulamento de segurança para ajudar a eliminar pontos cegos atrás dos veículos e visualizar as pessoas presentes atrás dos veículos. De acordo com estatísticas da Administração Nacional de Segurança no Trânsito Rodoviário, cerca de 292 mortes e 18.000 feridos ocorrem devido a colisões de ré envolvendo todos os veículos. Prevê-se que tais regulamentações incentivem a adoção de ADAS, oferecendo assim oportunidades para o mercado de aprendizagem profunda da região. Além disso, a região também observa um aumento nos investimentos das montadoras para desenvolver soluções avançadas, impulsionando o crescimento do mercado.
- Além disso, as empresas nos EUA estão continuamente a expandir a sua ID para desenvolver novos produtos. Por exemplo, em dezembro de 2022, a Google LLC anunciou o lançamento de uma nova ferramenta para permitir aos usuários desenvolver modelos de inteligência artificial no Planilhas Google. A ferramenta, batizada de Simple ML, está disponível em versão beta. Ele é fornecido como um complemento do Planilhas Google que os usuários podem baixar gratuitamente.
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Visão geral da indústria de aprendizagem profunda
O mercado de aprendizagem profunda é fragmentado, pois consiste em vários grandes players, como IBM, Google e Microsoft, entre outros, com experiência industrial substancial em plataformas de big data/analíticas. Outros novos participantes também têm entrado no mercado e aumentado com sucesso o número de casos de uso de aprendizagem profunda em todos os setores. Novos participantes proeminentes que tiveram um impacto significativo no mercado incluem H2O.ai, KNIME e Dataiku.
Em novembro de 2023 - Em um passo em direção ao avanço no domínio das tecnologias de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) na indústria de telecomunicações, a Telenor e a Ericsson assinaram um (MoU) para uma colaboração de três anos que visa explorar, desenvolver e testar soluções avançadas de IA/ML para melhorar a eficiência energética sem comprometer a qualidade da conectividade em redes móveis.
Em outubro de 2022, a Zendesk Inc. anunciou o lançamento de uma nova solução de IA, Intelligent Triage e Smart Assist, capacitando as empresas a fazer a triagem de solicitações de suporte ao cliente automaticamente e acessar dados valiosos em grande escala.
Em setembro de 2022, a Altair, empresa que fornece ciência computacional e inteligência artificial, anunciou a aquisição da Rapid Miner, líder em análise avançada de dados e software de aprendizado de máquina (ML). Com esta aquisição, a Altair espera fortalecer seu portfólio de análise de dados (DA) ponta a ponta.
Líderes de mercado de aprendizagem profunda
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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.
- *Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
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Notícias do mercado de aprendizagem profunda
- Setembro de 2023 Amazon e Anthropic anunciaram uma parceria estratégica que reuniria suas respectivas tecnologias e conhecimentos em inteligência artificial generativa (IA) mais segura para acelerar o desenvolvimento dos futuros modelos básicos da Anthropic e torná-los amplamente acessíveis aos consumidores da AWS.
- Maio de 2022 A Intel lançou seus processadores de aprendizagem profunda Habana AI de segunda geração para oferecer alta eficiência e alto desempenho. O lançamento dos novos processadores de aprendizagem profunda da Habana é um exemplo importante da execução da estratégia de IA da Intel para oferecer aos clientes uma ampla gama de opções de soluções, desde a nuvem até a borda, abordando o número crescente e a natureza complexa das cargas de trabalho de IA.
- Agosto de 2022 A Amazon lançou um novo software de aprendizado de máquina (ML) por meio do qual os registros médicos dos pacientes podem ser analisados para melhor tratamento dos pacientes e redução de despesas gerais.
Segmentação da indústria de aprendizagem profunda
O método de IA que ensina os computadores a lidar com dados como se fossem inspirados nos cérebros humanos é chamado de Aprendizado Profundo. O estudo cobre as receitas de hardware, software e serviços impulsionados pelo aprendizado profundo. O segmento de hardware inclui o estudo de demanda por unidades centrais de processamento (CPUs), arrays de portas programáveis em campo (FPGAs), circuitos integrados de aplicação específica (ASICs), unidades de processamento gráfico (GPUs), produtos de rede e dispositivos de armazenamento de dados. Plataformas baseadas em nuvem para aplicações de aprendizagem profunda, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de sinal e processamento de dados, também são abordadas no estudo. Outras aplicações incluirão processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, recomendações de produtos e manutenção preditiva.
O mercado de aprendizagem profunda é segmentado por tipo de oferta (hardware, software e serviços), indústria de usuário final (BFSI, varejo, manufatura, saúde, automotivo, telecomunicações e mídia), aplicação (reconhecimento de imagem, reconhecimento de sinal, processamento de dados), e geografia (América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, América Latina e Oriente Médio e África). Os tamanhos e previsões do mercado são fornecidos em termos de valor (USD) para todos os segmentos acima.
| Oferta | Hardware |
| Softwares e Serviços | |
| Indústria do usuário final | BFSI |
| Varejo | |
| Fabricação | |
| Assistência médica | |
| Automotivo | |
| Telecomunicações e Mídia | |
| Outras indústrias de usuários finais | |
| Aplicativo | Reconhecimento de imagem |
| Reconhecimento de sinal | |
| Processamento de dados | |
| Outras aplicações | |
| Geografia | América do Norte |
| Europa | |
| Ásia-Pacífico | |
| Resto do mundo |
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Perguntas frequentes sobre pesquisa de mercado de aprendizagem profunda
Qual é o tamanho do mercado de aprendizagem profunda?
O tamanho do mercado de aprendizagem profunda deverá atingir US$ 24,73 bilhões em 2024 e crescer a um CAGR de 41,10% para atingir US$ 138,36 bilhões até 2029.
Qual é o tamanho atual do mercado de aprendizagem profunda?
Em 2024, o tamanho do mercado de aprendizagem profunda deverá atingir US$ 24,73 bilhões.
Quem são os principais atores do mercado de aprendizagem profunda?
Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Amazon Web Services Inc. são as principais empresas que operam no Mercado de Aprendizagem Profunda.
Qual é a região que mais cresce no mercado de Deep Learning?
Estima-se que a Ásia-Pacífico cresça no maior CAGR durante o período de previsão (2024-2029).
Qual região tem a maior participação no mercado de aprendizagem profunda?
Em 2024, a América do Norte é responsável pela maior participação de mercado no Mercado de Aprendizagem Profunda.
Que anos esse mercado de aprendizagem profunda cobre e qual era o tamanho do mercado em 2023?
Em 2023, o tamanho do Mercado de Aprendizagem Profunda foi estimado em US$ 17,53 bilhões. O relatório abrange o tamanho histórico do mercado de aprendizagem profunda para os anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado de aprendizagem profunda para os anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.
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Relatório da indústria de aprendizagem profunda
Estatísticas para a participação de mercado de Deep Learning em 2024, tamanho e taxa de crescimento de receita, criadas pela Mordor Intelligence™ Industry Reports. A análise de Deep Learning inclui uma previsão de mercado para 2024 a 2029 e uma visão histórica. Obtenha uma amostra desta análise do setor como um download gratuito em PDF do relatório.
