Размер рынка глубокого обучения
| Период исследования | 2019 - 2029 |
| Размер рынка (2024) | USD 24.73 миллиарда долларов США |
| Размер рынка (2029) | USD 138.36 млрд долларов США |
| CAGR(2024 - 2029) | 41.10 % |
| Самый Быстрорастущий Рынок | Азиатско-Тихоокеанский регион |
| Самый Большой Рынок | Северная Америка |
Основные игроки
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке |
Как мы можем помочь?
Анализ рынка глубокого обучения
Размер рынка глубокого обучения оценивается в 24,73 миллиарда долларов США в 2024 году и, как ожидается, достигнет 138,36 миллиарда долларов США к 2029 году, а среднегодовой темп роста составит 41,10% в течение прогнозируемого периода (2024-2029 годы).
Глубокое обучение, подраздел машинного обучения (МО), привело к прорывам в ряде задач искусственного интеллекта, включая распознавание речи и распознавание изображений. Более того, возможность автоматизировать прогнозную аналитику приводит к ажиотажу вокруг машинного обучения. Такие факторы, как расширенная поддержка в разработке и совершенствовании продуктов, оптимизация процессов и функциональных рабочих процессов, а также оптимизация продаж, среди прочего, побуждают предприятия разных отраслей инвестировать в приложения глубокого обучения. Кроме того, новейшие подходы машинного обучения значительно повысили точность моделей, а для таких приложений, как классификация изображений и перевод текста, были разработаны новые классы нейронных сетей.
- Технологические достижения, такие как увеличение мощности центров обработки данных, высокая вычислительная мощность и способность выполнять задачи без участия человека, привлекли значительное внимание. Кроме того, росту индустрии глубокого обучения способствует быстрое внедрение технологий облачных вычислений в ряде секторов.
- В настоящее время несколько разработок способствуют развитию глубокого обучения. По данным SAS, улучшения в алгоритмах повысили производительность методов глубокого обучения. Растущий объем данных способствовал созданию нейронных сетей с несколькими глубокими уровнями, включая потоковые данные из Интернета вещей (IoT), текстовые данные из социальных сетей и записи врачей. Для решения задач глубокого обучения необходима значительная вычислительная мощность, учитывая итерационный характер алгоритмов глубокого обучения — их сложность возрастает с увеличением количества слоев. Аппаратное обеспечение, на котором работают алгоритмы глубокого обучения, также должно поддерживать большие объемы данных, необходимые для обучения сетей.
- Вычислительные достижения в области графических процессоров (GPU) и распределенных облачных вычислений предоставили в распоряжение пользователей невероятную вычислительную мощность. Эту разработку возглавляют поставщики оборудования, такие как NVIDIA, Intel и AMD, среди других, которые улучшают скорость вычислений среди других функций и делают их совместимыми с наиболее используемыми платформами с открытым исходным кодом, такими как Tensorflow, Cognitive Toolkit ( Microsoft), Chainer, Caffe и PyTorch и другие. Поэтому возможности глубокого обучения с открытым исходным кодом становятся все более популярными на предприятиях. Эти платформы с открытым исходным кодом позволяют пользователям эффективно и быстро создавать модели машинного обучения.
- Глубокое обучение имеет ряд серьезных ограничений, которые необходимо преодолеть, прежде чем оно сможет полностью реализовать свой потенциал, таких как проблема черного ящика, перенаселенность, отсутствие понимания контекста, требования к данным и интенсивность вычислений, которые могут повлиять на рынок.
- В результате COVID-19 оказал огромное влияние на технологический сектор. Алгоритмы глубокого обучения использовались для помощи в диагностике и выявлении случаев COVID-19 на основе клинических изображений, например рентгенографии грудной клетки или компьютерной томографии. Растущий спрос на инструменты МРТ-анализа в секторе здравоохранения привел к росту рынка глубинного обучения.
Тенденции рынка глубокого обучения
Растущее использование глубокого обучения в розничном секторе стимулирует рынок
- В последнее время в сфере розничной торговли произошли радикальные изменения в своей операционной деятельности многие известные бренды решили сократить количество предложений на месте в пользу онлайн-услуг. Чтобы ритейлеры оставались жизнеспособными, им необходимо оправдывать ожидания клиентов и действовать соответствующим образом, иначе они рискуют потерять лояльность. Для ритейлеров также становится жизненно важным внедрять развивающиеся технологии, чтобы воплотить это в жизнь. Глубокое обучение позволяет ритейлерам автоматизировать обслуживание клиентов и оптимизировать процессы невиданным до сих пор способом. Например, аналитика полок в онлайн-сценариях может помочь с полезными рекомендациями по товарам и быстрой классификацией, что позволяет клиентам быстрее делать правильный выбор с большей поддержкой.
- Интернет-магазины, такие как Walmart, начинают использовать ИИ для получения рекомендаций по продуктам от покупателей, но едва используют весь потенциал, который может предложить технология. Используя глубокое обучение, ритейлеры могут по-настоящему использовать возможности искусственного интеллекта для оптимизации взаимодействия с пользователем и автоматизации трудоемких задач. Например, интернет-магазины могут использовать глубокое обучение для автоматической маркировки визуальных данных, чтобы улучшить многие аспекты пользовательского опыта. Они могут использовать ИИ для уточнения поиска и получения лучших результатов по поисковым запросам или улучшения качества изображений продуктов, особенно фотографий продуктов низкого качества, с использованием улучшения цвета. В будущем ритейлеры смогут быстро собирать данные и автоматически анализировать информацию с помощью технологии глубокого обучения.
- Исследование Snowflake Computing Harvard Business Review показывает, что ритейлеры, предпочитающие принимать решения на основе данных, выживают дольше. Несомненно, розничная торговля быстро становится чрезвычайно ориентированной на данные. Согласно тому же исследованию, 89% ритейлеров считают важной целью улучшение понимания ожиданий клиентов. Модели глубокого обучения в розничной торговле достаточно сложны и продвинуты, чтобы справиться с задачами, с которыми не справляются модели машинного обучения. Например, глубокое обучение моделей приложений для розничной торговли достаточно разумно, чтобы понять, что выпуск смартфонов с большими экранами может съесть продажи планшетов. В случае отсутствия данных глубокое обучение в розничной торговле может на основе закономерностей определить, не продается ли товар или нет ли его в наличии.
- В наши дни прогнозирование спроса и сбор информации о клиентах — это лишь два примера различных внутренних действий, для выполнения которых компании розничной торговли и производства потребительских товаров используют интеллектуальную автоматизацию. Однако руководители намерены интегрировать интеллектуальную автоматизацию и глубокое обучение в более сложные операции в течение следующих трех лет. Эти процедуры требуют больших наборов данных, внешнего сотрудничества и дополнительных системных подключений. Ожидается, что за этот период проникновение увеличится до более чем 70% во всех организационных областях, охватывающих цепочку создания стоимости.
- Например, производитель спортивной обуви, одежды и оборудования Nike Inc. создал систему, которая позволяет потребителям создавать собственную обувь и носить ее после того, как они покинут магазин, используя новую автоматизированную систему. Клиенты, участвующие в мероприятии Nike Maker Experience, надевают пару кроссовок Nike Presto X без украшений и настраивают их с помощью голосовых команд. Технология показывает покупателю созданную обувь с помощью систем дополненной реальности, отслеживания объектов и проекции.
Чтобы понять ключевые тенденции, скачайте образец отчета
Ожидается, что Северная Америка будет владеть основной долей
- Ожидается, что Северная Америка будет занимать значительную долю на мировом рынке глубокого обучения благодаря устойчивому росту значительного объема данных в сочетании с ожидаемым увеличением спроса на интеграцию глубокого обучения в ориентированные на потребителя решения предприятий. Растущее внимание к прогнозированию ключевых тенденций и получению информации, связанной с поведением и операциями клиентов, стало решающим фактором, побудившим крупные предприятия перейти к использованию искусственного интеллекта и больших данных для повышения ценности и предложения персонализированного опыта. Например, Netflix создал платформу машинного обучения на основе языков JVM, например Scala. Платформа помогает сломать предвзятые представления зрителей и найти шоу, которые они, возможно, изначально не выбрали.
- Чтобы повысить эффективность миссий, расширить кадровый потенциал, предотвратить растраты, мошенничество и злоупотребления, а также повысить операционную эффективность, агентства в США теперь в значительной степени полагаются на технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Развитие технологий искусственного интеллекта, растущее число сценариев и приложений искусственного интеллекта, а также расширение коммерческих решений — все это помогло расширить использование искусственного интеллекта за пределами научно-исследовательской деятельности в специализированных организациях, таких как НАСА и Министерство энергетики.
- Министерство транспорта США разработало новые правила безопасности, которые помогут устранить слепые зоны позади транспортных средств и обеспечить возможность наблюдения за людьми, находящимися за транспортными средствами. По данным Национальной администрации безопасности дорожного движения, около 292 погибших и 18 000 получили ранения в результате столкновений с участием всех транспортных средств при движении задним ходом. Ожидается, что такие правила будут способствовать внедрению ADAS, тем самым открывая возможности для регионального рынка глубокого обучения. Кроме того, в регионе также наблюдается рост инвестиций автопроизводителей в разработку передовых решений, что способствует росту рынка.
- Более того, компании в США постоянно расширяют свои исследования и разработки для разработки новых продуктов. Например, в декабре 2022 года компания Google LLC объявила о запуске нового инструмента, позволяющего пользователям разрабатывать модели искусственного интеллекта в Google Sheets. Инструмент, получивший название Simple ML, доступен в бета-версии. Он предоставляется как дополнение к Google Sheets, которое пользователи могут загрузить бесплатно.
Чтобы понять тенденции в географии, скачайте образец отчета
Обзор отрасли глубокого обучения
Рынок глубокого обучения фрагментирован, поскольку он состоит из нескольких крупных игроков, таких как IBM, Google и Microsoft, среди прочих, с существенным промышленным опытом работы с большими данными/аналитическими платформами. Другие новые игроки также проникли на рынок и успешно увеличили количество вариантов использования глубокого обучения в различных отраслях. Среди выдающихся новых участников, оказавших значительное влияние на рынок, — H2O.ai, KNIME и Dataiku.
В ноябре 2023 г. — в рамках продвижения технологий машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ) в телекоммуникационной отрасли Telenor и Ericsson подписали (МоВ) о трехлетнем сотрудничестве, целью которого является изучение и разработка и протестируйте передовые решения AI/ML для повышения энергоэффективности без ущерба для качества связи в мобильных сетях.
В октябре 2022 года компания Zendesk Inc. объявила о запуске нового решения искусственного интеллекта Intelligent Triage и Smart Assist, которое позволит компаниям автоматически сортировать запросы клиентов на поддержку и получать доступ к ценным данным в большом масштабе.
В сентябре 2022 года компания Altair, занимающаяся вычислительными науками и искусственным интеллектом, объявила о приобретении Rapid Miner, лидера в области передового программного обеспечения для анализа данных и машинного обучения (ML). Благодаря этому приобретению Altair надеется укрепить свое портфолио комплексного анализа данных (DA).
Лидеры рынка глубокого обучения
-
Facebook Inc.
-
Google LLC
-
Microsoft Corporation
-
IBM Corporation
-
Amazon Web Services Inc.
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке
Нужны дополнительные сведения о игроках и конкурентах на рынке?
Новости рынка глубокого обучения
- Сентябрь 2023 г. Amazon и Anthropic объявили о стратегическом партнерстве, которое объединит их соответствующие технологии и опыт в области более безопасного генеративного искусственного интеллекта (ИИ), чтобы ускорить разработку будущих базовых моделей Anthropic и сделать их широко доступными для потребителей AWS.
- Май 2022 г. Intel выпустила процессоры глубокого обучения Habana AI второго поколения, обеспечивающие высокую эффективность и производительность. Запуск новых процессоров глубокого обучения Habana является ключевым примером того, как Intel реализует свою стратегию в области искусственного интеллекта, предоставляя клиентам широкий выбор решений от облака до периферийных устройств, учитывая растущее количество и сложный характер рабочих нагрузок искусственного интеллекта.
- Август 2022 г. Amazon выпустила новое программное обеспечение машинного обучения (ML), с помощью которого можно анализировать медицинские записи пациентов для улучшения лечения пациентов и сокращения общих расходов.
Отчет о рынке глубокого обучения – Содержание
1. ВВЕДЕНИЕ
1.1 Допущения исследования и определение рынка
1.2 Объем исследования
2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
3. УПРАВЛЯЮЩЕЕ РЕЗЮМЕ
4. РЫНОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
4.1 Обзор рынка
4.2 Привлекательность отрасли: анализ пяти сил Портера
4.2.1 Рыночная власть поставщиков
4.2.2 Переговорная сила потребителей
4.2.3 Угроза новых участников
4.2.4 Угроза продуктов-заменителей
4.2.5 Интенсивность конкурентного соперничества
4.3 Анализ заинтересованных сторон отрасли
4.4 Оценка влияния COVID-19 на рынок глубокого обучения
5. ДИНАМИКА РЫНКА
5.1 Драйверы рынка
5.1.1 Увеличение вычислительной мощности в сочетании с наличием больших неструктурированных данных
5.1.2 Постоянные усилия по интеграции DL в потребительские решения
5.1.3 Растущее использование глубокого обучения в розничном секторе стимулирует рынок
5.2 Проблемы рынка
5.2.1 Эксплуатационные и инфраструктурные проблемы, такие как сложность оборудования и потребность в квалифицированной рабочей силе.
5.3 Возможности рынка
5.4 Эволюция технологий глубокого обучения
5.5 Анализ ключевых библиотек машинного обучения
6. СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА
6.1 Предложение
6.1.1 Аппаратное обеспечение
6.1.2 Программное обеспечение и услуги
6.2 Отрасль конечных пользователей
6.2.1 БФСИ
6.2.2 Розничная торговля
6.2.3 Производство
6.2.4 Здравоохранение
6.2.5 Автомобильная промышленность
6.2.6 Телекоммуникации и СМИ
6.2.7 Другие отрасли конечных пользователей
6.3 Приложение
6.3.1 Распознавание изображений
6.3.2 Распознавание сигналов
6.3.3 Обработка данных
6.3.4 Другие приложения
6.4 География
6.4.1 Северная Америка
6.4.2 Европа
6.4.3 Азиатско-Тихоокеанский регион
6.4.4 Остальной мир
7. КОНКУРЕНТНАЯ СРЕДА
7.1 Профили компании
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. ИНВЕСТИЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
9. БУДУЩЕЕ РЫНКА
Сегментация отрасли глубокого обучения
Метод искусственного интеллекта, который учит компьютеры обрабатывать данные так, как если бы они были вдохновлены человеческим мозгом, называется Глубокое обучение. Исследование охватывает доходы от аппаратного обеспечения, программного обеспечения и услуг, основанных на глубоком обучении. Сегмент аппаратного обеспечения включает исследование спроса на центральные процессоры (ЦП), программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA), специализированные интегральные схемы (ASIC), графические процессоры (GPU), сетевые продукты и устройства хранения данных. В исследовании также рассматриваются облачные платформы для приложений глубокого обучения, таких как распознавание изображений, распознавание сигналов и обработка данных. Другие приложения будут включать обработку естественного языка, распознавание речи, рекомендации по продуктам и профилактическое обслуживание.
Рынок глубокого обучения сегментирован по типу предложения (аппаратное обеспечение, программное обеспечение и услуги), отраслям конечных пользователей (BFSI, розничная торговля, производство, здравоохранение, автомобилестроение, телекоммуникации и средства массовой информации), приложениям (распознавание изображений, распознавание сигналов, обработка данных), и география (Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион, Латинская Америка, Ближний Восток и Африка). Размеры рынка и прогнозы предоставляются в стоимостном выражении (доллары США) для всех вышеуказанных сегментов.
| Предложение | ||
| ||
|
| Отрасль конечных пользователей | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| Приложение | ||
| ||
| ||
| ||
|
| География | ||
| ||
| ||
| ||
|
Часто задаваемые вопросы по исследованиям рынка глубокого обучения
Насколько велик рынок глубокого обучения?
Ожидается, что объем рынка глубокого обучения достигнет 24,73 млрд долларов США в 2024 году и вырастет в среднем на 41,10%, достигнув 138,36 млрд долларов США к 2029 году.
Каков текущий размер рынка глубокого обучения?
Ожидается, что в 2024 году объем рынка глубокого обучения достигнет 24,73 миллиарда долларов США.
Кто являются ключевыми игроками на рынке глубокого обучения?
Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Amazon Web Services Inc. — основные компании, работающие на рынке глубокого обучения.
Какой регион на рынке глубокого обучения является наиболее быстрорастущим?
По оценкам, Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста за прогнозируемый период (2024-2029 гг.).
Какой регион имеет самую большую долю на рынке глубокого обучения?
В 2024 году на долю Северной Америки будет приходиться наибольшая доля рынка глубокого обучения.
Какие годы охватывает рынок глубокого обучения и каков был размер рынка в 2023 году?
В 2023 году объем рынка глубокого обучения оценивался в 17,53 миллиарда долларов США. В отчете рассматривается исторический размер рынка глубокого обучения за годы 2019, 2020, 2021, 2022 и 2023 годы. В отчете также прогнозируется размер рынка глубокого обучения на годы 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 и 2029 годы.
Отчет об отрасли глубокого обучения
Статистические данные о доле, размере и темпах роста доходов на рынке глубокого обучения в 2024 году, предоставленные Mordor Intelligence™ Industry Reports. Анализ глубокого обучения включает прогноз рынка на 2024–2029 годы и исторический обзор. Получите образец этого отраслевого анализа в виде бесплатного отчета в формате PDF, который можно загрузить.
