Deep Learning (DL) Market Size, Share & Industry Analysis, By Component (Hardware (Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), Field Programmable Gate Array (FPGA), Application-Specific Integration Circuit (ASIC)) and Software), By Application (Image Recognition, Signal Recognition, Data Mining, Video Surveillance & Diagnostics, and Others), By Industry (BFSI, Automotive, Healthcare, Aerospace und Verteidigung, Einzelhandel und E-Commerce, Medien und Unterhaltung und andere) und regionale Prognose, 2025-2032

Die globale Marktgröße für Deep Learning (DL) wurde im Jahr 2024 mit 24,53 Milliarden USD bewertet und wird voraussichtlich im Jahr 2032 von 34,28 Mrd. USD im Jahr 2025 auf 279,60 Mrd. USD wachsen, was im Prognosezeitraum eine CAGR von 35,0% aufwies. Nordamerika dominierte den globalen Markt für Deep Learning (DL) mit einem Anteil von 38,24% im Jahr 2024. Neuronale Netze werden in Deep Learning (DL) für Aufgaben wie z. B. verwendetVerarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und Maschinenaufwand. DL ist ein Unterfeld künstlicher Intelligenz, das sich mehr auf die Nachahmung der menschlichen Gehirn- und Maschinenfunktion konzentriert. DL ist eines der neuesten und aufstrebenden Studien- und Forschungsbereiche. Die jüngsten Verbesserungen in DL sind selbstfahrende Fahrzeuge, virtuelle Unterstützung, Nachrichtenakkumulation, digitales Marketing, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bild und visuelle Erkennung usw.

Laut dem Bundesstaat AI-Bericht 2022 wird die globale Investitionen in KI-Startups und -Scale-ups allein im Jahr 2023 in Höhe von 50 Milliarden USD überschreiten. Dies bringt große Wachstumschancen für DL-Start-ups und Einhörner auf der ganzen Welt.

Die Nachfrage nach DL stieg während der Covid-19-Pandemie signifikant an. Dies ist auf das wachsende Interesse an digitaler Sprachhilfe zwischen jüngeren Generationen und dem zunehmenden Fokus auf virtuelle Realität und Augmented -Reality -Technologien verschiedener wichtiger Anbieter in den Regionen zurückzuführen. Zum Beispiel,

• Im Juli 2020 wurde von Tencent AI Lab und einer Gruppe chinesischer Wissenschaftler des öffentlichen Gesundheitswesens ein DL-basierter Modell vorhersagen, das die Wahrscheinlichkeit von Covid-19-Patienten mit schwerer Krankheit vorhersagen konnte. Die Methode, mit der das Team das Modell mit einer Kohorte von 1.590 Patienten aus 575 medizinischen Zentren in China und einer zusätzlichen Validierung von 1.393 Patienten entwickelte, wurde ausführlich in der Naturkommunikation beschrieben. Ähnliche Initiativen wurden von anderen Tech -Riesen in China durchgeführt, um das tödliche Virus einzudämmen. Alibaba hat beispielsweise ein Tool mit einer angeblichen Genauigkeitsrate von 90% für Institutionen entwickelt, um die Ausbreitung von Covid-19 unter Verwendung von ML/DL zu prognostizieren. Laut Baidu soll der Open-Source-Algorithmus für die virale Strukturanalyse 120-mal schneller sein als die herkömmliche Methode.

Markttrends für Deep Learning (DL)

Auf den Weg in der AI-basierten Bildgenerierung und textbasierten Simulationen, um den Weg für das Marktwachstum zu ebnen

Der schnelle Fortschritt bei der Bildung von AI-basierten Bild und textbasierte Simulation führt zu erheblichem Wachstum des DL-Marktes. AI -Algorithmen, insbesondere solche, die auf generativen Modellen wie Gans (generative kontroverse Netzwerke) basieren, haben bemerkenswerte Fortschritte bei der Erstellung realistischer Bilder, Videos und sogar Audio gemacht und dauerhaft hohe Standards für Design-, Unterhaltungs- und Marketingbranche festlegen. Diese Fortschritte haben die Qualität des generierten Inhalts verbessert und die Geschwindigkeit beschleunigt, mit der sie erzeugt werden kann, wodurch die Ressourcen und die Zeit für kreative Aufgaben verkürzt werden.

• Laut Adobe schuf Dall-E 2 ab August 2023 916 Millionen AI-Bilder, und Adobe Firefly erzeugte 1 Milliarde Midjourney 964 Millionen, während die stabilen diffusionsbasierten Modelle 12,59 Milliarden Bilder erstellten. Sie betrugen gemeinsam 15,47 Milliarden AI-generierte Bilder im Internet.

Darüber hinaus haben textbasierte Simulationen, die von Modellen für natürliche Sprachverarbeitung betrieben werden, nuanciertere und kontextbezogene Interaktionen in virtuellen Umgebungen ermöglicht. Diese Technologie hat Anwendungen in Spielen, Bildung und virtuellen Assistenten gefunden, die die Benutzererfahrung verbessern und realistischere Simulationen ermöglichen. Zum Beispiel,

• Im Februar 2024 startete Openai Sora, ein Tief-Learning-Modell, das erhebliche Aufmerksamkeit für die AI-basierte Videogenerierung und Video-Simulationen auf sich zog. Diese Entwicklung erweiterte Deep-Learning-Integrationen in KI-basierte Simulationsmodelle.

Mit solchen Fortschritten und der zunehmenden Einführung in einer Vielzahl von Branchen haben die DL-integrierten KI-basierten Lösungstrends erhebliche Innovationen gemacht.

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Marktwachstumsfaktoren für Deep Learning (DL)

Steigerung der Anwendungen im Automobilsektor, das das Marktwachstum wahrscheinlich steigert

Automobilproduzenten wie Tesla, Reise, Autox und andere nutzen Technologien, einschließlich maschinelles Lernen,Big-Data Analytics, künstliche Intelligenz und andere, um ihre Fahrzeuge mehr den Anfragen ihrer Kunden zu machen. Darüber hinaus haben Expertensysteme, Datenbankmanagementsysteme, KI und das Internet of Things (IoT) die industriellen Aufgaben stark vereinfacht.

Es gibt zahlreiche Automobilanwendungsfälle für DL -Technologien. Zum Beispiel haben DL -Systeme in letzter Zeit erhebliche Fortschritte in der Computer Vision erzielt. Pomerleau, ein kanadisches Unternehmen, beobachtete die Input von einer Kamera, einem Laser -Entfernungsmesser und einem echten Fahrer, und nutzte neuronale Netze, um ein Fahrzeug automatisch zum Fahren zu trainieren.

Diese Faktoren dürften zum Wachstum des Deep -Learning -Marktes beitragen.

Rückhaltefaktoren

Technische Einschränkungen und mangelnde Genauigkeit, um den Marktfortschritt zu behindern

Die DL -Plattform hat eine Reihe von Vorteilen, die dem Markt helfen könnten. Bestimmte Parameter dieser Technologie können jedoch die Markterweiterung beeinträchtigen. Eines der wichtigsten begrenzenden Elemente der DL -Plattform sind unbebaute und ungenaue Algorithmen. In Big Data und maschinellem Lernen ist Präzision kritisch, und fehlerhafte Algorithmen können zu defekten Produkten führen. Um sicherzustellen, dass die Parameter des Systems korrekt eingestellt werden und dass der Fehlerrand nahe oder gleich Null ist, ist die menschliche Interaktion erforderlich. Die Aussichten des Marktes können durch diesen Faktor geschädigt werden.

Darüber hinaus schafft der globale Mangel an qualifizierten DL -Fachleuten Schwierigkeiten bei der Bereitstellung zuverlässiger und sicherer Dienstleistungen für Unternehmen und beeinflussen das Marktwachstum negativ. Darüber hinaus führt das Fehlen von Standards und Protokollen in der Branche häufig zu Inkonsistenzen und Schwierigkeiten bei der Bereitstellung von ML/DL -Plattformen, wodurch nahtlose Geschäftsabläufe gestört werden. Es wird erwartet, dass diese Faktoren die Marktentwicklung behindern.

Marktsegmentierungsanalyse Deep Learning (DL)

Durch Komponentenanalyse

DL -Software, die weit verbreitet ist, um die Rechenleistung und die Genauigkeit zu verbessern

Basierend auf Komponenten wird der Markt in Hardware und Software geschnitten. Das Hardware -Segment ist weiter in die Central Processing Unit (CPU), die Grafikverarbeitungseinheit (GPU), unterteilt.Feldprogrammierbares Gate -Array (FPGA)und anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC).

Das Softwaresegment wird voraussichtlich im Prognosezeitraum den Markt dominieren. Die DL -Software ist eine Art neuronaler Netzwerksoftware und verwendet Algorithmen, um Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Viele Datenmengen werden von dieser Art von Software aufgenommen, analysiert und verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Neuronaler Designer, H2O.AI, DeepLearningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras und andere gehören zu den am häufigsten verwendeten DL -Software.

Darüber hinaus haben Boxx und NVIDIA Workstationen entwickelt, die in der Lage sind, die zum Bau von DL -Modellen erforderliche Verarbeitungsleistung zu verarbeiten. Benutzer können ihre Modelle mit der DGX -Station von NVIDIA testen und verbessern, die behauptet, sie sei vergleichbar mit Hunderten herkömmlicher Server. Mit Hilfe von DL-Frameworks behaupten die Produkte von Boxxxx W-Klasse, leistungsfähigere Verarbeitung und zuverlässigere Computerleistung anzubieten.

Durch Anwendungsanalyse

DL, um eine breite Verwendung in Bilderkennungsanwendungen zu finden, um nützliche Online -Inhalte zu erstellen

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Bilderkennung, Signalerkennung, Data Mining, unterteilt,Videoüberwachung& Diagnostik und andere (maschinelle Übersetzung, Arzneimittelentdeckung).

Das Bilderkennungssegment soll den größten Marktanteil von Deep Learning berücksichtigen. Stockfotografie und Video -Websites können DL verwenden, um den Benutzern visuelle Inhalte aufdeckbarer zu machen. Die Technologie kann auch in der visuellen Erkennung und Suche verwendet werden, sodass Benutzer ein Referenzbild verwenden können, um nach ähnlichen Produkten oder Bildern zu suchen. Darüber hinaus wird DL hauptsächlich zur Erkennung von Gesichtsbeschwerden für Überwachung und Sicherheit, medizinische Bildanalyse und Bilderkennung in Social -Media -Analysen verwendet.

• Im März 2021 startete Facebook die als SEER bezeichnete DL-Lösung, die selbst überprüft wurde. Diese Lösung kann von jeder zufälligen Gruppe unbeschreibener Bilder im Internet lernen und unabhängig über den Datensatz arbeiten.

Durch Branchenanalyse

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Automobile, um den höchsten Anteil aufgrund steigender DL -Anwendungen in der Automobilanlage zu leiten

Nach der Industrie ist der Markt in BFSI, Automobile, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Einzelhandel und E-Commerce, Medien und Unterhaltung sowie andere (Fertigung) unterteilt.

Automotive ist derzeit das führende Segment in Bezug auf den Marktanteil. Von Advanced Triver Assistance Systems (ADAs) und autonomen Fahren bis hin zu Herstellungs-, Verkaufs- und After-Sales-Prozessen hat DL ein erhebliches Potenzial in der Automobilindustrie gezeigt. Es werden verschiedene Investitionen getätigt, um die Anwendung von DL in autonomen Fahrzeugmerkmalen zu verbessern. So sammelte Wayve, ein in London ansässiger Startup, im Januar 2022 in Höhe von 200 Millionen USD. Infolgedessen kann die Organisation DL-Methoden für die Schulung und Entwicklung von KI entwickeln, die mit Leichtigkeit herausfordernde Fahrsituationen bewältigen können.

Während des Prognosezeitraums wird das Segment Retail & E-Commerce ein erhebliches Wachstum verzeichnen. Personalisierung, Datenanalyse, dynamische Preise und Empfehlungsmotoren sind alle verwendet vonKünstliche Intelligenz (KI) im Einzelhandel. Zum Beispiel errichten große Marken wie Zalando und ASOS ganze Abteilungen für DL, um mehr über Kunden zu erfahren, sobald sie ihre Websites besuchen. Darüber hinaus nutzen viele wichtige E-Commerce-Plattformen wie Adobe Commerce und Salesforce Commerce Cloud, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu nutzen, um ein überlegenes Kundenerlebnis (CX) und tiefere Analyse-Erkenntnisse zu bieten.

Die Empfehlungsmotor von Amazon macht 35% des Jahresumsatzes des Unternehmens aus, und das intelligente Logistikprogramm von Alibaba hat die Lieferfehler um 40% gesenkt.

Regionale Erkenntnisse

Der globale Marktumfang wird in fünf Regionen, Nordamerika, Südamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika und im asiatisch -pazifischen Raum eingestuft.

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Der Markt in Nordamerika wird im Prognosezeitraum den größten Marktanteil ausmachen. Die Verfügbarkeit einer etablierten IT -Infrastruktur und enorme Investitionen in aufkommende Technologien wie DL und NLP wird voraussichtlich das Marktwachstum in Nordamerika vorantreiben.

• Im April 2023 wurde von Forschern des Oak Ridge National Laboratoriums des US-amerikanischen Energieministeriums ein End-to-End-Softwarepaket für Elektronen und Scan-Sonden-Mikroskopie-Bildanalyse-Software-Paket entwickelt.

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Es wird geschätzt, dass der asiatisch-pazifische Raum die höchste CAGR von 2025-2032 aufzeichnet. Wachsendes Interesse an Identitätsüberprüfung, Präzision und Zuverlässigkeit von DL in dargestellt inMaschinenaufwandFramework kann als Hauptfaktor fungieren, der zur Entwicklung des regionalen Marktes beiträgt. Die aufstrebenden Volkswirtschaften der Region, darunter China, Indien und die Philippinen, verfügen über ein florierendes Startup -Ökosystem, das von einer qualifizierten Belegschaft unterstützt wird, die zur Ausweitung des regionalen Marktanteils beitragen wird.

Während des Prognosezeitraums wird der Markt in Europa eine erhebliche Expansion erleben. KI -Technologien werden von einer Vielzahl von EU -Unternehmen verwendet. Technologien, die verschiedene Workflows automatisieren oder bei der Entscheidungsfindung beitragen (z. B. AI-basierte Software-Roboterprozessautomatisierung), maschinelles Lernen (wie DL) für die Datenanalyse und Technologien, die die schriftliche Sprache (z. B. Textmining) analysieren, wurden etwas häufiger verwendet. Nach Angaben von Eurostat wurde je 2021 jede dieser drei AI -Technologien von 3% der Unternehmen in Europa verwendet.

Dieser Markt im Nahen Osten und in Afrika ist aufgrund von Regierungsprojekten, Cloud Computing, weit verbreiteter Einführung von Daten und technologischen Fortschritten gewachsen. Die Volkswirtschaften des Nahen Ostens, insbesondere Saudi -Arabien und die Vereinigten Arabischen Emirate, expandieren schnell, und ihre Bürger schätzen die Technologie und möchten sie im lokalen arabischen Dialekt verwenden.

Aufgrund der steigenden Anzahl digitaler Start-ups in Brasilien und erhöhten Investitionen der wichtigsten Akteure wird der südamerikanische Markt voraussichtlich im Prognosezeitraum stetig zunehmen. Neue KI-Richtlinien und kohärente Strategien wurden von Ländern in Südamerika entwickelt, darunter Brasilien, Argentinien und Kolumbien, um die Einführung hochmoderner Technologien zu fördern. Zukünftige Marktchancen werden in dieser Region entstehen.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Deep Learning (DL) Markt

Führende Akteure wie Google Inc. suchen eine Produktverbesserung, um ihr Marktwachstum zu steigern

Automatische Lösungen für Machine Intelligence werden von Unternehmen auf dem Markt angeboten, um die Entwicklung von Lernmodellen zu beschleunigen und die Marktzeit zu verkürzen. H2O.ai, Knime und DataIKu haben unter anderem ebenfalls in den Markt eingetreten und erweitern erfolgreich die Anzahl der DL -Anwendungsfälle in Branchen.

• Im November 2022 erweiterte H2O.AI durch die Zusammenarbeit mit Hackensack Meridian Health und anderen bedeutenden Anbietern seine Präsenz auf dem Markt für Gesundheits -KI. Hackensack Meridian Healths Einsatz vonMaschinelles Lernen (ML)und künstliche Intelligenz (KI) für die Patientenversorgung und den Netzwerkbetrieb wurden durch das umfangreiche Domain -Expertise von H2O.AI unterstützt.

Liste der wichtigsten Unternehmen, die vorgestellt wurden:

• Advanced Micro Devices, Inc.(UNS.)
• Clarifai, Inc. (USA)
• Nvidia Corporation(UNS.)
• Google Inc. (USA)
• IBM Corporation(UNS.)
• Intel Corporation(UNS.)
• Microsoft Corporation(UNS.)
• Amazon Web Services (USA)
• SAS Institute Inc. (UNS.)
• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (USA)

Schlüsselentwicklungen der Branche

• Februar 2024 -Cognitiviv startete die erste Deep -Learning -Werbeplattform und definierte die Medienkauf für die Cookieless -Zukunft mit Advanced AI. Das Unternehmen verzeichnete 2023 einen Anstieg der Kundenbasis um das 7,5 -fache und zeigt die Wirksamkeit seiner DL -AD -Lösungen.
• Februar 2024 -Vantai hat sich mit Bristol Myers Squibb zusammengetan, um die Entdeckung der molekularen Klebededikamente zu beschleunigen und das Wissen von Myser Squibb im gezielten Proteinabbau mit den geometrischen Deep -Learning -Funktionen des Unternehmens zu kombinieren. Die Zusammenarbeit zielte darauf ab, neue Therapeutika für kleine Moleküle für therapeutische Ziele zu entwickeln und zu entdecken.
• Januar 2024 -Fairplay Sports Media erwarb Quater4, ein Unternehmen mit tiefem Lernen, das sich auf sportliche Ergebnisdaten und Vorhersagen konzentriert. Die Akquisition zielte darauf ab, die Marken des Unternehmens wie Superscommesse, Oddsschecker und andere zu verbessern, indem neue Technologien und Daten für Spieler, Verlage und Betreiber integriert werden.
• November 2023 -Sony Interactive Entertainment erwarb Issize, ein auf KI spezialisiertes Technologieunternehmen, insbesondere Deep Learning. Issizes Fokus auf „KI-betriebene Lösungen zur Verbreitung von Bitrate-Reserven und Qualitätsverbesserungen für die Medien- und Unterhaltungsbranche“ stimmt mit den Bemühungen des Unternehmens zur Verbesserung seiner Angebote und der Technologie aus.
• Oktober 2023 -Huawei startete Oceanstor A310 AI-Speichermodelle und erfüllte die Anforderungen des groß angelegten Deep-Lernens. Diese Lösung bot eine optimierte Lagerung für industrielle und grundlegende Modellschulungen und Inferenz in segmentierten Szenariomodellen.
• Juni 2023 -Sonic DL, eine DL-basierte Technologie, die entwickelt wurde, um die Bildaufnahme der Magnetresonanztomographie (MRT) dramatisch zu beschleunigen, wurde nach der FDA-Zulassung von GE Healthcare gestartet. Neue Bildgebungsparadigmen wie eine hochwertige Herz-MRT in einem einzigen Herzschlag werden von Sonic DL ermöglicht.
• Mai 2023 -MVTEC -Software GmbH, ein globaler Programmierproduzent für Machine Vision, hat Variante 23.05 des Standard -Halcon -Programmiers für Maschinenvisionen verschickt. Die neue Version konzentriert sich auf DL -Techniken. Tiefe Zählung, eine tief lernbasierte Methode, die in der Lage ist, eine große Anzahl von Objekten robust zu zählen, ist das Hauptmerkmal in dieser Variante.
• Mai 2023 -Google verbesserte das Open-Source-Tensorflow-Tooling, um die Entwicklung des maschinellen Lernens zu beschleunigen. Die Organisation hat eine Reihe von Open-Source-KI-Innovations-Updates und -verbesserungen für die sich entwickelnde Tensorflow-Umgebung durchgeführt. Die Keras-API-Suite, die der Kerntensorflow-Technologie eine Reihe von Python-basierten DL-Funktionen hinzufügt, ist ein wesentlicher Bestandteil des Tensorflow-Ökosystems. Darüber hinaus kündigte Google zwei brandneue Keras-Tools an, Kerasnlp für natürliche Sprachverarbeitung und Kerascv für Computer Vision (CV).
• März 2023 -NVIDIA und Amazon Web Services, Inc. (AWS) bildeten eine mehrteilige Zusammenarbeit, um generative KI-Anwendungen aufzubauen und die KI-Infrastruktur für die Schulung immer komplexerer großer Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern.

Berichterstattung

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