深层学习或深层神经学习是指以人工智能(AI)神经网络为基础,具有代表性学习的机器学习家族. 神经网络(Neuron network)是一套算法,通过模仿人类大脑操作方式的过程,帮助识别数据之间的关系. 这些网络被用于解决数据验证,销售预测,客户研究和风险管理等许多问题. 有监督,半监督,无监督等不同类型的学习. 深层学习是机器学习的一个类或子集,利用它的算法解决复杂的数据结构. 深层学习应用在自动化驾驶等许多行业使用. 汽车研究者使用深层学习算法来检测交通信号,停止标志等各种物体. 此外,深度学习也被用来检测有助于减少事故次数的行人. 深入学习有许多特征,如面部识别,信号诊断,天气预报,谷歌地图,抗病毒等. 预计这些因素将推动预测期间的市场增长。
全球深层学习市场预计将在预测期间(2020-2027年)出现显著增长,原因是采用了先进技术,如物联网。 IOT也将是预计在预测期间推动市场增长的因素之一。 目前,公司拥有大量数据,因此难以处理。 由于使用大数据、云、社交媒体和其他移动服务,网络攻击也在增加。 采用社交媒体,云,以及许多其他应用也增加了网络的内幕威胁,这可能会给IT产业带来重大损失. 深入学习的安全解决方案有助于各组织保护重要信息,避免数据丢失. 此外,在社交媒体广告、搜索广告、销售和营销自动化领域越来越受欢迎,正在推动市场增长。 例如,2020年5月,设在美国的多国技术公司微软宣布与设在美国的多国技术公司英特尔公司建立伙伴关系。 通过这种伙伴关系,微软威胁保护智能团队与英特尔实验室合作,探索新的创新方法,通过深层学习算法检测威胁.
软件的复杂性和缺乏技术资源预计将阻碍学习市场的深度增长。 阻碍深层学习市场增长的一个主要挑战是信息技术基础设施的复杂性,这导致雇用熟练信息技术人员所需的费用。 硬件,软件和系统集成的部署需要能够处理这些模型并将其纳入应用的专家. 在各组织中雇用高技能资源需要高昂的费用。 预计这些因素将阻碍预测期间的市场增长。
深度学习市场-Coronavirus(科维德-19)的影响
预计COVID-19大流行病将在预测期间推动市场增长。 由于科维德-19大流行,几个行业的经营安全发生了重大变化. 对深层次学习市场的增长产生了重大影响. 此外,还观察到了几起网络犯罪案件。 网络威胁不断增加,因为人口统计的每个部分都通过使用以COVID-19或Coronavirus等名称注册的恶意域名搜索与COVID-19有关的信息. 例如,据Palo Alto Networks Inc.称,到2020年3月底,已查明大约40 261个可疑的注册域名。 此外,近代也使用相同的商业电子邮件地址进行网络攻击. 由于网络威胁的增加,一些组织正在采取深入学习的解决方案,并设计恶意软件保护、检测和缓解战略,深入学习对各组织避免威胁和攻击非常有用。
深度学习市场 报告范围
报告范围 | 细节 | ||
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基准年 : | 2019 (英语). | 2019年市场规模: | 5.6 Bn美元 (美元) |
历史数据: | 2017年至2019年统计用区划代码和城乡划分代码: to县. | 预测周期 : | 2020年至2027年(中文(简体) ). |
2020至2027年CAGR预测期: | 25.8% | 2027 (英语). 数值预测 : | 31.3 Bn美元 (美元) |
覆盖的地理: |
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所涵盖的部分: |
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涵盖的公司: | NVIDIA Corporation,Intel Corporation,Xilinx,Micron Technology, Inc., Qualcomm Technologies, Inc. IBM Corporation, Google Inc., Microsoft, Facebook, Inc., 三星电子有限公司,感应公司,Pathmind, Inc., Baidu Inc., Nuance Communications, Cisco Systems, Inc., Apple, and Wipro Limited. | ||
增长动力: |
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限制和挑战: |
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在预测期间,北美在全球深层次学习市场上占据主导地位
统计数字 :
北美在全球深层次学习市场上占据主导地位 2019 (英语).,核算 43.2% (中文(简体) ). 价值份额,跟随欧洲。
图1:2019年按区域分列的全球深层学习市场份额(%)
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北美预计在预测期间占最大市场份额,因为该区域有NVIDIA公司,微软,Google, Inc.,Amazon.com, Inc. Micron Technology, Inc.等关键角色. 例如,设在美国的提供计算机记忆的公司Micron Technology Inc.收购了设在印第安纳州的FWDNXT公司,该公司制造了深层学习解决方案的硬件和软件工具。 通过这一收购,FWDNXT基于深层学习和神经网络提供高效的硬件和软件解决方案.
由于数字互联互通不断增长,预计亚太区域在预测期间增长最快。 根据印度数据安全委员会(DSCI)的一份报告,印度是2016年至2018年间受网络攻击影响第二大的国家. 此外,印度违反数据的平均成本增加了7.9%,每次违反数据的平均成本增加到64美元。 互联网对事物的日益采用增加了信息技术行业的网络攻击。 例如,未经授权的访问和恶意软件更新增加了与网络攻击有关的风险。 预计这些因素将促使人们要求采取深入学习的解决办法,以减少或减轻这些损失。
预计软件部分将在预测期间推动市场增长
在组成部分中,软件部分预计将在预测期间在全球深层学习市场上占据支配地位。 在智能手机助手,读取支票和语音及图像识别软件的自动取款机等各种应用中越来越多地采用软件解决方案,这推动了学习市场深度增长. 大多数开发提供在线离线支持的软件的公司都依赖于这些应用程序. 例如,2020年5月,设在美国的一家数据分析和机器情报公司Kensho Technologies,LLC宣布与设在美国的一家多国技术公司NVIDIA公司合作。 通过这一协作,Kensho Technologies和NVIDIA Corporation推出了Scribe,一种先进的自动语音识别解决方案. 这种解决方案利用深层学习技术,在更少的时间内以更精确的方式处理音频.
图2:2017-2027年全球深层学习市场价值(Bn美元)分析和预测
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全球深层次学习市场的价值 5.6 Bn美元 (美元) 内 2019 (英语). 预计将达到 31.3 Bn美元 (美元) 由 2027 (英语). 以美元计 CAGR为25.8% 介于 2020 (英语). 和 2027 (英语).。 。 。
在全球深层学习市场运营的主要玩家包括NVIDIA公司,英特尔公司,Xilinx,微信科技,Qualcomm Technology,IBM Corporation,Google Inc,微软,Facebook,Inc,三星电子股份有限公司,感官股份有限公司,Pathmind,Inc,Baidu Inc,Nuance通信,思科系统,Inc,Apple,和Wipro Limited.
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