ディープラーニング 市場規模

ディープラーニング市場分析

ディープラーニング市場規模は41.10%年に247億3,000万米ドルと推定され、2029年までに1,383億6,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に41.10％のCAGRで成長します

機械学習 (ML) のサブフィールドであるディープ ラーニングは、音声認識や画像認識など、いくつかの人工知能タスクにおいて画期的な進歩をもたらしました。さらに、予測分析を自動化できる機能が ML の誇大宣伝につながっています。とりわけ、製品開発と改善、プロセスの最適化と機能ワークフロー、販売の最適化におけるサポートの強化などの要因により、さまざまな業界の企業がディープラーニング アプリケーションに投資するようになっています。さらに、最新の機械学習アプローチによりモデルの精度が大幅に向上し、画像分類やテキスト翻訳などのアプリケーション向けに新しいクラスのニューラル ネットワークが開発されました

•  データセンターの容量の増加、高いコンピューティング能力、人間の入力なしでタスクを実行できる機能などの技術の進歩が大きな注目を集めています。さらに、ディープラーニング業界の成長は、多くの分野でクラウド コンピューティング テクノロジーを急速に導入することによって促進されています。
• 現在、いくつかの開発により深層学習が進歩しています。 SAS によると、アルゴリズムの改善により、深層学習手法のパフォーマンスが向上しました。データ量の増加は、モノのインターネット (IoT) からのストリーミング データやソーシャル メディアや医師からのテキスト データなど、いくつかの深い層を備えたニューラル ネットワークの構築を支援しています。ノート。ディープ ラーニング アルゴリズムの反復的な性質 (層の数が増加するにつれて複雑さは増す) を考慮すると、ディープ ラーニングの問題を解決するには大量の計算能力が不可欠です。深層学習アルゴリズムを実行するハードウェアは、ネットワークのトレーニングに必要な大量のデータもサポートする必要があります。
• グラフィック プロセッシング ユニット (GPU) と分散クラウド コンピューティングにおける計算の進歩により、ユーザーは驚異的なコンピューティング パワーを手に入れることができました。廃棄。この開発は、特に NVIDIA、Intel、AMD などのハードウェア プロバイダーによって主導されており、他の機能の中でも特に計算速度が向上し、Tensorflow、Cognitive Toolkit などの最もよく使用されているオープンソース プラットフォームとの互換性を実現しています。 Microsoft)、Chainer、Caffe、PyTorch など。したがって、「ディープラーニング機能をオープンソース化する必要があります。企業全体でますます人気が高まっています。これらのオープンソース フレームワークを使用すると、ユーザーは機械学習モデルを効率的かつ迅速に構築できます。
• ディープラーニングには、市場に影響を与える可能性があるブラックボックス問題、人口過剰、文脈理解の欠如、データ要件、計算強度など、その可能性を最大限に発揮する前に克服する必要がある深刻な制限が多数あります。
•  結果として、新型コロナウイルス感染症はテクノロジー分野に大きな影響を与えました。深層学習アルゴリズムは、臨床画像に基づいた COVIDE-19 症例の診断と検出を支援するために採用されています。胸部X線またはCTスキャン。ヘルスケア分野における MRI 解析ツールの需要の高まりにより、深層学習市場が拡大しています。