DEEP LEARNING MARKET ANALYSIS

Deep Learning oder tiefes neuronales Lernen ist eine Familie des maschinellen Lernens basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) neuronalem Netzwerk mit Repräsentationslern. Neuron-Netzwerk ist eine Reihe von Algorithmen, die helfen, die Beziehung zwischen den Daten durch den Prozess zu erkennen, der die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn arbeitet nachahmt. Diese Netzwerke werden verwendet, um viele Probleme wie Datenvalidierung, Umsatzprognose, Kundenforschung und Risikomanagement zu lösen. Es gibt verschiedene Arten von Lernen, wie beaufsichtigt, semi-supervised, und unbeaufsichtigt. Deep Learning ist eine Klasse oder Untergruppe des maschinellen Lernens, die seine Algorithmen verwendet, um komplexe Datenstrukturen zu lösen. Deep Learning Anwendungen werden in vielen Branchen wie automatisiertes Fahren eingesetzt. Automobilforscher nutzen tiefe Lernalgorithmen, um verschiedene Objekte wie Verkehrssignale, Stoppzeichen usw. zu erkennen. Darüber hinaus wird Deep Learning auch verwendet, um Fußgänger zu erkennen, die bei der Verringerung der Anzahl der Unfälle helfen. Es gibt viele Funktionen des tiefen Lernens wie Gesichtserkennung, Signaldiagnose, Wettervorhersage, Google Maps, Antivirus und andere. Diese Faktoren werden erwartet, dass das Marktwachstum während des Prognosezeitraums vorangetrieben wird.

Der globale Deep-Learning-Markt wird voraussichtlich während der Prognosezeit (2020–2027) durch die Annahme fortschrittlicher Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) deutlich zunehmen. IoT wird auch einer der Faktoren sein, die erwartet werden, dass das Marktwachstum während der Prognosezeit vorangetrieben wird. Heutzutage haben Unternehmen eine große Anzahl von Daten, was es schwierig macht, zu handhaben. Cyber-Angriffe steigen auch aufgrund der Konnektivität durch den Einsatz von Big Data, Cloud, Social Media und anderen mobilen Services. Die Annahme von Social Media, Cloud und vielen anderen Anwendungen hat auch die Insider-Drohung in Netzwerke erhöht, die erhebliche Verluste in der IT-Branche verursachen können. Deep Learning Lösungen in der Sicherheit hilft Organisationen, wichtige Informationen zu schützen und Datenverlust zu vermeiden. Darüber hinaus treibt die Popularität im Bereich Social Media Werbung, Suchmaschinenwerbung, Vertrieb und Marketing Automation das Marktwachstum voran. So hat Microsoft im Mai 2020 eine Partnerschaft mit Intel Corporation, einem US-amerikanischen multinationalen Technologieunternehmen, bekannt gegeben. Durch diese Partnerschaft, Microsoft Bedrohung Schutz intelligentes Team arbeitete mit Intel Labs neue innovative Ansätze zu erkunden Bedrohungen durch tiefe Lernalgorithmen zu erkennen.

Die Komplexität der Software und der Mangel an qualifizierten Ressourcen werden erwartet, um das tiefe Lernmarktwachstum zu behindern. Eine große Herausforderung, die das Wachstum des Deep Learning-Marktes behindert, ist die Komplexität in der IT-Infrastruktur, die zu Kosten führt, die für den Einsatz qualifizierter IT-Personal erforderlich sind. Der Einsatz von Hardware, Software und Systemintegration erfordert Experten, die diese Modelle in Anwendungen verarbeiten und integrieren können. Es erfordert hohe Kosten, hochqualifizierte Ressourcen in Organisationen zu mieten. Diese Faktoren dürften das Marktwachstum während des Prognosezeitraums behindern.

Deep Learning Market - Auswirkungen von Coronavirus (Covid-19) Pandemie

Die COVID-19 Pandemie wird voraussichtlich das Wachstum des Marktes während des Prognosezeitraums vorantreiben. Aufgrund der Pandemie von Covid-19 haben mehrere Branchen eine signifikante Verschiebung der Sicherheit in ihrem Geschäft erlebt. Es hat einen erheblichen Einfluss auf das Wachstum des tiefen Lernmarktes gegeben. Außerdem wurden mehrere Fälle von Cyberkriminalität beobachtet. Cyber-Drohung hat zugenommen, da jeder Teil der demographischen Informationen in Bezug auf COVID-19 durch Verwendung eines schädlichen Domainnamens mit Namen wie COVID-19 oder Coronavirus gesucht hat. So wurden nach Palo Alto Networks Inc. Ende März 2020 etwa 40.261 verdächtige registrierte Domainnamen identifiziert. Darüber hinaus werden in letzter Zeit auch die Verwendung identischer Business-E-Mail-Adressen zur Durchführung von Cyber-Angriffen verwendet. Durch den Anstieg der Cyber-Bedrohungen übernehmen mehrere Organisationen tiefe Lernlösungen und Konfigurieren von Malware-Schutz, Erkennung und Minderungsstrategien, und tiefes Lernen kann sehr nützlich für Organisationen, um vor Bedrohungen und Angriffen zu sparen.

Nordamerika hat während der Vorausschätzungsperiode eine beherrschende Stellung im globalen Deep Learning-Markt gehalten.

Statistik:

Nordamerika hat die beherrschende Stellung im globalen Deep Learning Markt inne. 2019, Bilanzierung 43,2% Anteil am Wert, gefolgt von Europa.

Abbildung 1: Globaler Anteil am Deep Learning Market (%), Von Region, 2019

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Nordamerika wird voraussichtlich während des Prognosezeitraums den größten Marktanteil ausmachen, da es sich um Schlüsselakteure in der Region wie NVIDIA Corporation, Microsoft, Google, Inc., Amazon.com, Inc. Micron Technology, Inc. und andere handelt. Zum Beispiel, Micron Technology Inc., ein US-basiertes Unternehmen, das Computerspeicher bereitstellt, erworben FWDNXT, ein indisches Unternehmen, das Hardware- und Softwaretools für Deep Learning-Lösungen fertigt. Durch diese Akquisition bietet FWDNXT hocheffiziente Hardware- und Softwarelösungen auf Basis von Deep Learning und neuronalen Netzwerken.

Die Region Asien-Pazifik wird aufgrund der zunehmenden digitalen Konnektivität im Prognosezeitraum ein höchstes Wachstum erwarten. Nach einem Bericht des Data Security Council of India (DSCI) war Indien das zweitbetroffene Land zwischen 2016 und 2018 von Cyberangriffen. Darüber hinaus sind die durchschnittlichen Kosten für einen Datenbruch in Indien um 7,9% gestiegen und die durchschnittlichen Kosten pro Verstoß stiegen auf 64 US$. Die zunehmende Internet-Adoption von Dingen (IoT) hat Cyber-Angriffe in der IT-Branche erhöht. Zum Beispiel haben unberechtigter Zugriff und bösartige Software-Updates das Risiko im Zusammenhang mit Cyber-Angriffen erhöht. Diese Faktoren sollen die Nachfrage nach tiefen Lernlösungen zur Verringerung oder Minderung dieser Verluste ankurbeln.

Das Software-Segment soll das Marktwachstum während der Prognosezeit vorantreiben

Unter der Komponente wird erwartet, dass das Software-Segment während des Prognosezeitraums eine beherrschende Position im globalen Deep Learning-Markt einnimmt. Die zunehmende Übernahme von Softwarelösungen in verschiedenen Anwendungen wie Smartphone-Assistent, ATM, die Scheck- und Sprach- und Bilderkennungssoftware lesen, treibt das tiefgreifende Marktwachstum voran. Die meisten Unternehmen, die Software entwickeln, die Online-Offline-Unterstützung bieten, sind abhängig von diesen Anwendungen. Zum Beispiel kündigte Kensho Technologies, LLC, ein US-basiertes Datenanalyse- und Maschinengeheimnis, im Mai 2020 die Zusammenarbeit mit NVIDIA Corporation, einem multinationalen Technologieunternehmen der USA, an. Durch diese Zusammenarbeit starteten Kensho Technologies und NVIDIA Corporation Scribe, eine fortschrittliche automatische Spracherkennungslösung. Diese Lösung nutzt tiefe Lerntechniken, um Audio in weniger Zeit mit mehr Genauigkeit zu verarbeiten.

Abbildung 2: Global Deep Learning Market Value (US$ Bn) Analyse und Prognose, 2017 - 2027

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Der globale Deep Learning-Markt wurde bei US$ 5.6 Bn in 2019 und wird voraussichtlich erreichen US$ 31.3 Bn von 2027 bei CAGR von 25.8% zwischen 2020 und 2027.

Zu den wichtigsten Akteuren auf dem globalen Deep Learning Markt gehören NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Xilinx, Micron Technology, Inc., Qualcomm Technologies, Inc., IBM Corporation, Google Inc., Microsoft, Facebook, Inc., Samsung Electronics Co., Ltd., Sensory Inc., Pathmind, Inc., Baidu Inc., Nuance Communications, Cisco Systems, Inc., Apple, Inc. und Wipro Limited.