심플한 학습 시장 크기, 시장 점유율 & 동향 2025-2035

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몇 년 동안이 시장을 형성 할 것인가?

딥러닝 시장은 2024년 USD 32.8억 달러를 차지했으며, 2025년과 2035년 사이에 약 31.2%의 CAGR로 성장한 2035년억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. Deep Learning은 데이터의 복잡한 관계를 모델링하기 위해 신경망을 사용하는 인공 지능의 유형입니다. 이 시장은 의료, 자동차, 금융, 소매, 그리고 기업들이 이미지와 연설 인식, 자연 언어 처리 및 자동 시스템과 같은 작업에 깊은 학습을 적용하기 때문에 다른 사람보다 절단합니다.

높은 수준의 컴퓨팅 플랫폼, 견고한 스토리지 미디어 및 관련 소프트웨어 응용 프로그램에 대한 성장 요구 사항은 강화 된 딥러닝 시장 수요에 대한 핵심 이유입니다. 다른 기술로, 연구는 끊임없이 새로운 가능성을 열어, 클라우드 컴퓨팅은 큰 기업과 새로운 회사를 전파 중 채택을 돕습니다.

업계 전문가가 시장 동향에 대해 무엇을 말합니까?

"깊은 학습의 발전은 의료에서 자율 시스템에 이르기까지 분야에서 탁월한 기회를 창출하고 있습니다. 그러나, 윤리적 고려사항을 지키며 데이터셋에 대한 의문은 중요한 과제가 남아 있다.

• Fei-Fei 박사 스탠포드 대학의 컴퓨터 과학 교수 및 스탠포드 인간 중심 AI 연구소의 공동 디렉터.

"Deep Learning은 대용량 데이터셋과 계산력에 달려 있습니다. GPU 및 TPU와 같은 특수 하드웨어로, 우리는 자연 언어 가공 및 컴퓨터 비전, 운전 산업 채택과 같은 응용 분야에서 현저한 스케일 업을 볼 수 있습니다."

• Andrew Ng, 코스라의 공동 설립자이자 AI의 개척자.

어떤 세그먼트와 지형은 보고서 분석합니까?

시장의 핵심 드라이버와 도전은 무엇입니까?

AI 및 ML 알고리즘의 발전은 깊은 학습 능력을 향상시킵니다.

AI와 기계 학습에 의해 구동되는 깊은 학습 시장은 급속하게 발전하고, 강화한 모형 효율성에서 유래합니다. GPU 및 클라우드 서비스와 같은 발전에 사용할 수있는 대용량 데이터 세트는 딥러닝 기술 개발을위한 추가 동기를 부여합니다. 딥러닝은 주로 의료, 금융, 자동차 및 질병 감지, 자율주행 자동차 및 권장 시스템에 대한 소매 부문에 사용됩니다. 또한, 자동화를 위한 AI 기술의 성장한 중요성, 그리고 결정 만드는 공구를 개량하는 필요는, 시장 확장을 몰고 있습니다.

정부 및 교육 기관도 혁신을 촉진하고 있습니다. 미국 국립 과학 재단 (NSF)은 AI 연구 및 개발에 1 억 달러 이상을 할당했습니다. 이 금융은 유럽 기술의 미래 성장과 경쟁력이 이 혁신에 의존한다는 것을 보여줍니다.

클라우드 컴퓨팅은 딥러닝 채택을 위한 확장 가능한 인프라를 제공합니다.

몇몇 변수는 깊은 학습 시장의 성장에 영향을 미칩니다. 대용량 데이터 세트의 큰 데이터와 가용성은 깊은 학습 모델을 사용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 현대 클라우드 컴퓨팅 혁신은 확장 가능한 아키텍처를 제공하여 기업이 더 큰 응용 프로그램에 대한 상당한 비용없이 효과적인 컴퓨팅 기능을 얻을 수 있습니다. 딥러닝은 음성인식, 자율주행차, 그리고 의학과 같은 분야에 있는 그림 응용이 점점 인기를 끌고 있습니다. neural 네트워크 방법론과 구성에 긍정적 인 개선은 모델의 내구성을 증가시킵니다.

다양한 산업 분야에서 자동화 및 예측 분석의 상승 사용은 깊은 학습에 대한 수요를 높였습니다. 또한, 기술 분야의 확장 참여와 결합 된 오픈 소스 딥 학습 프레임 워크의 가용성은 더 큰 창의력과 더 쉬운 가능성을 허용합니다. 이 모든 요인은 미래 성장과 깊은 학습 사업의 전망에 눈에 띄는 압력입니다.

Data Privacy는 깊은 학습의 광범위한 사용을 방해합니다.

데이터 프라이버시의 부족은 건강, 은행 및 소매와 같은 민감한 데이터를 처리하는 업계에서 깊은 학습 기술의 채택에 중요한 제약입니다. 데이터 보호, 권한 및 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호법 준수에 대한 깊은 학습 모델을 훈련하는 큰 데이터 세트의 욕망. 조직은 잃고 흠뻑 빠지지 않고, 또는 그것을 처리하는 것은 법적 결과가 있고 회사의 명성을 지적합니다.

많은 딥러닝 모델은 데이터 처리에서 투명성, 배전 어려움을 이해하거나 부족하기 어려운 결정을 내립니다. 따라서 기업은 정보 보안이 부족하지 않고 이러한 시스템을 사용하는 것에 대해 경고하고 있습니다. 이러한 조치의 성격과 비용은 시장의 진화에 중요한 장벽입니다. 개인 정보 보호 침해에 대한 깊은 학습 및 공공 침해의 규제 위치와 같은 실제 응용 프로그램에 대한 특정 문제.

자율주행 차량은 항법, 안전 및 최적화에 대한 깊은 학습을 사용합니다.

자율주행 차량에 대한 깊은 학습 시장은 이 기술로 인해 사람들이 사고를 줄이고 여행 시간을 극대화하는 방법을 변경할 수 있습니다. 딥러닝은 객체 식별, 차선 보유 및 차량 의사결정을 증가시키고, 실시간 센서 데이터의 다량 양을 분석하여 자율주행 자동차의 중요한 부분인 모든 것. AI 모델은 더 나은 안전한 운송 및 복잡한 상황 관리의 개선 방법을 위해 요구 될 것입니다. 마찬가지로, 그것은 에너지 경제에서 라우팅, 궁극적으로 생산 비용을 낮추는 차량 성능을 향상시킬 수 있습니다.

자율주행 차량의 딥러닝 개발도 기계 비전, 센서 융합 및 유지 보수 예측에 앞서 IT 및 자동차 기업을위한 새로운 수익 스트림을 창출합니다. 또한, 시장 규제 및 자율 기술 개발에 대한 관심의 새로운 추세는 시장 성장을 구동 할 것입니다. 자율주행 차량에 대한 깊은 학습 시장은 성장할 가능성이 있으며, 전통과 스타트업 기업들이 혁신적인 기술을 활용할 수 있도록 합니다.

게임 및 엔터테인먼트는 immersive 콘텐츠 제작 경험에 대한 깊은 학습을 사용합니다.

Deep Learning 시장 응용 프로그램은 콘텐츠 개발 및 분산을 증가하기 때문에 게임 및 엔터테인먼트에 높은 수요에 있습니다. 게임의 가장 인기있는 응용 프로그램은 avatars 및 bots, 비 플레이어 문자, 크리에이티브 레벨 세대를위한 인공 지능, 플레이어 게임 플레이 학습 엔진입니다. neural 연출과 같은 현실적인 심상 특징을 창조하기 위하여는 획일한 끝 및 주위를 달성하기 위하여 사용될 수 있습니다.

딥러닝은 디지털 트윈으로 알려진 현실적인 CGI, 포스트 프로덕션, 심지어 배우 또는 아바타를 만드는 엔터테인먼트에 사용됩니다. 그것은 또한 지능과 변화 물질을 제공함으로써 가상, 증강 및 다른 modalities와 상호 작용을 촉진합니다. 또한 딥러닝은 권장 엔진을 향상시키고 사용자가 더 많은 관련 콘텐츠를 받을 수 있도록 합니다. 실제 삶의 독특하고 매력적인 엔터테인먼트가 필요함에 따라 딥러닝 산업은 관련 도메인의 기술 및 시장 혁신을 주도하는 것을 계속할 것입니다.

업계의 주요 시장 부문은 무엇입니까?

구성 요소에 따라 딥러닝 마켓은 소프트웨어 및 하드웨어로 분류됩니다. 딥러닝 시장에서 하드웨어는 가장 중요한 요소입니다. 이것은 GPU, TPU 및 AI 응용 프로그램에 대한 kaleidoscopic 실리콘과 같은 이국적인 처리 하위 시스템의 사용을 필요로하는 깊은 학습 모델의 computational 요구에 owing입니다.

이 하드웨어 솔루션은 실제로 큰 신경 네트워크 모델의 훈련 및 인화에 필수적입니다. NVIDIA 및 Google과 같은 다른 회사는 미래의 획기적인 핵심 드라이버를 유지 한 깊은 학습을 위해 독특한 하드웨어를 개발하기 위해 발전했습니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 소프트웨어 도구 키트는 실제로 주요 역할을합니다. 그러나 다양한 하드웨어 플랫폼이 등장하는 속도로 진행되며, 진도는 깊은 학습 응용 프로그램에서 성장과 성능 향상에 훨씬 중요합니다.

딥러닝 마켓은 컴퓨터 비전, 자연적인 언어 처리 (NLP), Speech Recognition, Autonomous Systems, Predictive Analytics 및 기타로 분류됩니다. Natural Language Processing (NLP)는 깊은 학습 시장의 지배적 인 응용 프로그램입니다. 이것은 OpenAI의 GPT 및 Google의 BERT와 같은 인공 지능 기술에 의해 구동되는 새로운 언어 모델에 대한 수요와 관련이 있습니다.

이 모델은 chatbots, 가상 개인 조수, 온라인 번역 및 콘텐츠 제작을 포함한 차세대 애플리케이션을 변환했습니다. NLP 기술은 최근 의료 및 은행, 소비자 관계 및 온라인 판매를 포함한 다양한 산업 분야에서 인기가 있습니다. NLP의 잠재력을 완전히 실현하는 언어 데이터의 양과 다양성으로, 비즈니스 워크플로를 혁신하고 최종 사용자 경험을 향상시키기 위해 깊은 학습 도메인의 최고 우선 순위가되었습니다.

어떤 지역은 시장을 선도하고, 왜?

북미 깊은 학습 시장은 많은 산업 분야에서 인공 지능과 기계 학습의 증가 채택의 결과로 확장됩니다. 최근, 미국 딥러닝의 채택과 발전에 대한 증가, 특히 기술 기업, 스타트업 및 학술 연구소 중. 의료, 자동차, 은행, 소매 등의 분야에서 기업은 자동화된 결과 인식, 예측 모델링 및 사용자 경험을 개선하기 위해 깊은 학습을 구현하고 있습니다.

또한, NVIDIA, Amazon, Google과 같은 글로벌 클라우드 서비스 및 AI 하드웨어 제조업체의 출현은 업계를 선도하고 있습니다. 섹터의 정부 지원 및 투자는 지역이 깊은 학습의 선두 주자로 설정할 수 있도록 도와줍니다. 북미 사업은 AI 기술을 채택하고 고급 컴퓨터 시스템에 대한 상승 수요가 깊은 학습 시장을 운전하고 있습니다.

아시아 태평양 딥러닝 시장은 데이터 과학, 인공 지능, 기계 학습 및 기타 도메인의 발전에 의해 구동 빠른 속도로 확장됩니다. 중국, 일본, 한국, 인도는 모두 AI 투자 및 개발에 대한 책임을 선도하는 주요 선수입니다. 인공 지능의 사용을 촉진하는 산업 및 효과적인 정부 규정에 의해 생성 된 풍부한 데이터의 지역 혜택. 딥러닝은 의료, 자동차, 금융 및 제조와 같은 산업 분야에서 활용되고 있으며, 의료 이미징 및 자체 의료 자동차의 모든 것을 예측하는 마케팅을 향상시킵니다.

또한, APAC 지역 개발은 상당한 IT 기업과 시장의 범위를 넓히는 스타트업의 수가 증가합니다. 데이터 개인 정보 보호, 기술 부족 및 수평적 파괴적 차이로 인해 이러한 분야에서 무한한 기회. Asia-Pacific 딥러닝 업계는 앞으로 몇 년 동안 글로벌 AI 시장에서 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

시장의 경쟁력은 어떤 모습입니까?

AI 발전과 기계 학습 솔루션 수요가 성장함에 따라 딥러닝 시장은 매우 경쟁력이 있습니다. NVIDIA는 A100 및 DGX 시스템과 같은 GPU 및 전문 AI 장비의 리더를 유지하면서 Google은 TensorFlow 플랫폼과 TPU를 성공적인 딥러닝으로 향상시킵니다.

Competitors Microsoft Azure AI 및 Amazon Web Service SageMaker는 클라우드 기반 AI 제품을 제공합니다. 또한 페이스 북은 PyTorch와 인기를 얻고, 연구원이 선택한 깊은 학습 프레임 워크. 몇몇 큰 기업은 인텔의 Nervana, IBM Watson 및 다른 사람과 더불어 주문을 받아서 만들어진 AI 칩 그리고 기업 해결책에 그들의 노력을 집중합니다. 가장 최근의 추세로는 최첨단 컴퓨팅, 자율 시스템, 의료, 새로운 도구 및 플랫폼과 교육 및 간섭 프로세스를 가속화하도록 설계되었습니다.

심플, Company Shares Analysis, 2024

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최근 합병, 인수 또는 제품 출시가 업계를 형성하고 있습니까?

• 2월 2024일, Cognitive는 First 딥러닝 광고 플랫폼을 도입하여 고급 AI를 사용하여 쿠키없는 미래를 위한 미디어 구매를 재정립했습니다. 회사의 고객 기반은 7.5 배로 성장했으며 깊은 학습 광고 솔루션의 성공을 보여주었습니다.
• 아마존과 Anthropic은 9월 2023일 아마존과 Anthropic은 Anthropic의 미래 기반 모델 개발을 가속화하고 AWS 고객에게 널리 사용할 수있는 기술을 결합하는 전략적인 파트너십을 발표했습니다.

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