MERCATO DELL'APPRENDIMENTO PROFONDO ANALYSIS

Apprendimento profondo o apprendimento neurale profondo è una famiglia di apprendimento automatico basato su intelligenza artificiale (AI) rete neurale con apprendimento di rappresentazione. La rete neurona è un insieme di algoritmi che aiutano a riconoscere il rapporto tra i dati attraverso il processo che imita il modo in cui opera il cervello umano. Queste reti sono utilizzate per risolvere molti problemi come la convalida dei dati, la previsione delle vendite, la ricerca dei clienti e la gestione dei rischi. Ci sono diversi tipi di apprendimento come supervisionato, semi supervisionato e non supervisionato. Deep learning è una classe o un sottoinsieme di machine learning che utilizza i suoi algoritmi per risolvere complesse strutture di dati. Le applicazioni di deep learning sono utilizzate in molti settori come la guida automatizzata. I ricercatori automobilistici utilizzano algoritmi di apprendimento profondo per rilevare vari oggetti come segnali di traffico, segnali di arresto, ecc. Inoltre, l'apprendimento approfondito viene utilizzato anche per rilevare i pedoni che aiutano a ridurre il numero di incidenti. Ci sono molte caratteristiche di apprendimento profondo come il riconoscimento facciale, la diagnosi del segnale, le previsioni meteo, Google mappe, antivirus e altri. Questi fattori dovrebbero guidare la crescita del mercato durante il periodo di previsione.

Il mercato globale dell'apprendimento approfondito dovrebbe testimoniare una crescita significativa durante il periodo di previsione (2020-2027) a causa dell'adozione di tecnologie avanzate come Internet delle cose (IoT). IoT sarà anche uno dei fattori che dovrebbe guidare la crescita del mercato durante il periodo di previsione. Al giorno d'oggi, le aziende hanno una grande quantità di dati, che rende difficile da gestire. Gli attacchi informatici aumentano anche grazie alla connettività attraverso l'utilizzo di grandi dati, cloud, social media e altri servizi mobili. L'adozione di social media, cloud e molte altre applicazioni ha anche aumentato la minaccia insider in reti, che può causare una significativa perdita per l'industria IT. Soluzioni di apprendimento approfondito nella sicurezza aiutano le organizzazioni a proteggere le informazioni importanti ed evitare la perdita di dati. Inoltre, guadagnando popolarità nel campo della pubblicità dei social media, la pubblicità di ricerca, le vendite e l'automazione di marketing sta guidando la crescita del mercato. Ad esempio, nel maggio 2020, Microsoft, una multinazionale statunitense, ha annunciato una partnership con Intel Corporation, una multinazionale statunitense. Attraverso questa partnership, Microsoft minaccia protezione intelligente team ha lavorato con Intel Labs per esplorare nuovi approcci innovativi per rilevare le minacce attraverso algoritmi di apprendimento profondo.

La complessità del software e la mancanza di risorse qualificate dovrebbero ostacolare la crescita profonda del mercato dell'apprendimento. Una sfida importante che ostacola la crescita del mercato dell'apprendimento profondo è la complessità nell'infrastruttura IT, che porta a costi necessari per l'impiego di personale IT qualificato. L'implementazione di hardware, software e integrazione di sistema richiede esperti in grado di gestire e integrare questi modelli in applicazioni. Richiede un costo elevato per assumere risorse altamente qualificate nelle organizzazioni. Questi fattori dovrebbero ostacolare la crescita del mercato durante il periodo di previsione.

Deep Learning Market - Impatto di Coronavirus (Covid-19) Pandemic

La pandemia COVID-19 dovrebbe guidare la crescita del mercato durante il periodo di previsione. A causa della pandemia Covid-19, diverse industrie hanno assistito ad un significativo cambiamento in termini di sicurezza nel loro business. C'è stato un impatto significativo sulla crescita del mercato dell'apprendimento profondo. Inoltre, sono stati osservati diversi casi di cybercrimini. La minaccia informatica è stata in aumento, poiché ogni parte del demografico ha cercato informazioni relative a COVID-19 utilizzando un nome di dominio maligno registrato con nomi come COVID-19 o coronavirus. Per esempio, secondo Palo Alto Networks Inc., alla fine di marzo 2020 sono stati identificati circa 40.261 nomi di dominio registrati sospetti. Inoltre, in tempi recenti, l'uso di indirizzi e-mail aziendali identici sono utilizzati anche per effettuare attacchi informatici. A causa dell'aumento delle minacce informatiche, diverse organizzazioni stanno adottando soluzioni di apprendimento profondo e configurando le strategie di protezione del malware, rilevamento e mitigazione, e l'apprendimento profondo può essere molto utile per le organizzazioni per salvare da minacce e attacchi.

L'America del Nord ha tenuto una posizione dominante nel mercato globale del deep learning durante il periodo di previsione

Statistiche:

L'America del Nord ha tenuto una posizione dominante nel mercato globale dell'apprendimento profondo 2019, la contabilità 43,2% Condividi in termini di valore, segui l'Europa.

Grafico 1: Global Deep Learning Market Share (%), Per Regione, 2019

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L'America del Nord dovrebbe tenere conto della più grande quota di mercato durante il periodo di previsione, a causa della presenza di giocatori chiave nella regione come NVIDIA Corporation, Microsoft, Google, Inc., Amazon.com, Inc. Micron Technology, Inc. e altri. Ad esempio, Micron Technology Inc., un'azienda statunitense che fornisce memorie informatiche, ha acquisito FWDNXT, un'azienda basata sull'Indiana che produce strumenti hardware e software per soluzioni di apprendimento approfondito. Attraverso questa acquisizione, FWDNXT fornisce soluzioni hardware e software ad alta efficienza basate su reti di apprendimento e neurali profonde.

La regione Asia-Pacifico dovrebbe mostrare la più alta crescita durante il periodo di previsione, a causa della crescente connettività digitale. Secondo un rapporto del Data Security Council of India (DSCI), l'India è stata la seconda nazione più colpita tra il 2016 e il 2018 da attacchi informatici. Inoltre, il costo medio per una violazione dei dati in India è aumentato del 7,9% e il costo medio per violazione è aumentato a 64 US$. L'adozione crescente di internet di cose (IoT) ha aumentato attacchi informatici nelle industrie IT. Ad esempio, l'accesso non autorizzato e gli aggiornamenti software dannosi hanno aumentato il rischio relativo agli attacchi informatici. Questi fattori dovrebbero guidare la domanda di soluzioni di apprendimento approfondito per ridurre o mitigare queste perdite.

Il segmento software dovrebbe guidare la crescita del mercato durante il periodo di previsione

Tra i componenti, il segmento software dovrebbe tenere posizione dominante nel mercato globale di deep learning durante il periodo di previsione. L'adozione crescente di soluzioni software in varie applicazioni come l'assistente di smartphone, ATM che legge l'assegno e il software di riconoscimento vocale e immagine stanno guidando la crescita profonda del mercato di apprendimento. La maggior parte delle aziende che sviluppano software che forniscono supporto offline online sono a seconda di queste applicazioni. Ad esempio, nel maggio 2020, Kensho Technologies, LLC, una società multinazionale statunitense di analisi dati e machine intelligence, ha annunciato la collaborazione con NVIDIA Corporation. Grazie a questa collaborazione, Kensho Technologies e NVIDIA Corporation hanno lanciato Scribe, una soluzione di riconoscimento vocale automatico avanzato. Questa soluzione sfrutta le tecniche di apprendimento profondo per elaborare l'audio in meno tempo con maggiore precisione.

Figura 2: Global Deep Learning Market Value (US$ Bn) Analisi e previsione, 2017 - 2027

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Il mercato globale dell'apprendimento profondo è stato valutato US$ 5.6 Bn in 2019 e si prevede di raggiungere US$ 31.3 Bn di 2027 a CAGR del 25,8% tra 2020 e 2027.

I principali giocatori che operano nel mercato globale del deep learning includono 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. e Wipro Limited.