نظرة عامة على السوق:
بلغ حجم سوق التعلم العميق العالمي 17.2 مليار دولار أمريكي في عام 2022. وتتوقع مجموعة IMARC أن يصل السوق إلى 113.0 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2028، بمعدل نمو (CAGR) قدره 38.2% خلال الفترة 2023-2028. تبني الذكاء الصنعي (AI) المتزايد، والتقدم في معالجة البيانات، والطلب المتزايد على تعرف الصور وتعرف الكلام، والاستثمارات في البحث والتطوير (R&D)، وإدخال تقنيات البيانات الكبيرة وحوسبة السحابة هي بعض العوامل الرئيسية التي تدفع السوق.
التعلم العميق هو فرع من التعلم الآلي (ML)، وهو عنصر أساسي من الذكاء الاصطناعي (AI). في جوهره، يعتمد على شبكات عصبية متطورة، خصوصًا تلك التي تحتوي على ثلاث طبقات أو أكثر، والتي تهدف إلى محاكاة سلوك الدماغ البشري والسماح للآلات بمعالجة البيانات بطريقة تشكيلية واتخاذ القرارات مع التدخل البشري الأدنى. بناءً على الخوارزميات المعروفة باسم الشبكات العصبية الاصطناعية، يمكن لنماذج التعلم العميق معالجة المهام المعقدة المتنوعة من التعرف على الصور والكلام إلى التحليلات التنبؤية المتقدمة. على عكس الحوسبة التقليدية التي تعتمد على البرمجة الم explicit، تتعلم أنظمة التعلم العميق من مجموعات البيانات الضخمة، وتصبح أفضل في المهام كلما معالجت المزيد من المعلومات. تجعل القدرة الجوهرية للتعلم العميق على تحليل كميات كبيرة من البيانات غير الم structured قيمة لا تقدر بثمن بالنسبة للشركات التي تعتمد على رؤى البيانات الكبيرة في قراراتها الاستراتيجية.
يشهد سوق التعلم العميق العالمي نموًا متسارعًا، مدفوعًا بالأحجام المتزايدة من البيانات التي يتم إنشاؤها. تحتاج الشركات بشكل متزايد إلى أدوات قادرة على فرز هذه الفيضانات من البيانات، واستخراج الرؤى ذات الصلة، واتخاذ قرارات تركز على القيمة. التعلم العميق، بقوته الفريدة في التعامل مع أنماط البيانات المعقدة، يقدم حلاً لهذا التحدي. وعلاوة على ذلك، فإن اعتماد الحوسبة السحابية بشكل متزايد وكون الإنترنت من الأشياء (IoT) أمرًا شائعًا قد عززا بشكل كبير تخزين البيانات والوصول إليها، مما يجعل من الضروري تحليلات التعلم العميق المتقدمة، مما يزيد من نمو السوق. بالإضافة إلى ذلك، ارتفعت قوة الحوسبة، بفضل ظهور وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة التنسور (TPUs)، مما عزز قدرات نماذج التعلم العميق، مما جعلها أكثر فعالية وقابلية للتوسيع، مما يخلق بيئة إيجابية للسوق. وعلاوة على ذلك، تشهد قطاعات، مثل الرعاية الصحية، تأثير التعلم العميق الثوري. من التنبؤ بمسارات المرضى إلى تحليل الصور الطبية للكشف المبكر عن الأمراض، تبدو الفرص لا حصر لها. يستخدم القطاع المالي أيضًا التعلم العميق للكشف عن الاحتيال، وتقييم المخاطر، والتداول الخوارزمي، مما يبرز تنوعه. وبصرف النظر عن ذلك، يتم دعم السوق بابتكارات مستمرة وتحسينات في هندسة الشبكات العصبية، مما يعزز نمو السوق.
تقسيم صناعة التعلم العميق:
تقدم مجموعة IMARC تحليلاً للاتجاهات الرئيسية في كل قسم من تقرير سوق التعلم العميق العالمي، بالإضافة إلى التوقعات على المستوى العالمي والإقليمي والوطني من 2023-2028. وقد قسم تقريرنا السوق بناءً على نوع المنتج، والتطبيق، وصناعة الاستخدام النهائي، والهندسة المعمارية.
تقسيم حسب نوع المنتج:
- البرمجيات
- الخدمات
- الأجهزة
تقسيم حسب التطبيق:
- تعرف على الصور
- تعرف على الإشارات
- تنقيب البيانات
- أخرى
تقسيم حسب صناعة الاستخدام النهائي:
- الأمان
- التصنيع
- التجزئة
- السيارات
- الرعاية الصحية
- الزراعة
- أخرى
تقسيم حسب الهندسة المعمارية:
تقسيم حسب المنطقة:
- أمريكا الشمالية
- آسيا والمحيط الهادئ
- الصين
- اليابان
- الهند
- كوريا الجنوبية
- أستراليا
- إندونيسيا
- أخرى
- أوروبا
- ألمانيا
- فرنسا
- المملكة المتحدة
- إيطاليا
- إسبانيا
- روسيا
- أخرى
- أمريكا اللاتينية
- الشرق الأوسط وأفريقيا
المناظرة التنافسية:
وقد قدم التقرير تحليلًا شاملاً للمناظرة التنافسية في السوق. تم تقديم ملفات تعريف مفصلة لجميع الشركات الرئيسية أيضًا. بعض اللاعبين الرئيسيين في السوق يتضمن:
- Amazon Web Services (AWS)
- Google Inc.
- IBM
- Intel
- Micron Technology
- Microsoft Corporation
- Nvidia
- Qualcomm
- Samsung Electronics
- Sensory Inc.
- Pathmind, Inc.
- Xilinx
الفوائد الرئيسية للمعنيين:
- يقدم تقرير IMARC تحليلًا كميًا شاملاً لمختلف أقسام السوق، واتجاهات السوق التاريخية والحالية، وتوقعات السوق، وديناميات سوق التعلم العميق من 2017-2028.
- توفر دراسة البحث أحدث المعلومات حول محركات السوق، والتحديات، والفرص في سوق التعلم العميق العالمي.
- ترسم الدراسة الأسواق الإقليمية الرائدة، بالإضافة إلى الأسواق النامية بأسرع وتيرة. وتمكن المعنيين من تحديد الأسواق المهمة على مستوى الدولة داخل كل منطقة.
- تساعد تحليل قوى بورتر الخمس في تقييم أثر الدخول الجديد، والمنافسة التنافسية، وقوة المورد، وقوة المشتري، وتهديد البديل. يساعد في تحليل مستوى المنافسة في صناعة التعلم العميق وجاذبيتها.
- المناظرة التنافسية تتيح للمعنيين فهم بيئتهم التنافسية وتوفير نظرة عن المواقع الحالية للاعبين الرئيسيين في السوق.