| ■ 영문 제목 : Deep Learning Market Report by Product Type (Software, Services, Hardware), Application (Image Recognition, Signal Recognition, Data Mining, and Others), End-Use Industry (Security, Manufacturing, Retail, Automotive, Healthcare, Agriculture, and Others), Architecture (RNN, CNN, DBN, DSN, GRU), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z3666 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 148 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기술 및 미디어 |
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■ 보고서 개요
전 세계 딥러닝 시장 규모는 2023년에 235억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 31.5%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 2,951억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 인공지능(AI) 도입 증가, 데이터 처리의 발전, 이미지 및 음성 인식에 대한 수요 증가, 연구 개발(R&D) 투자, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 기술 도입이 시장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.
딥러닝은 방대한 양의 데이터를 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 인공 신경망을 훈련하는 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 이러한 신경망은 인간 두뇌의 구조를 모방하여 상호 연결된 노드 계층으로 구성되며, 네트워크는 내부 매개변수를 반복적으로 조정하여 데이터 내의 패턴, 특징 및 표현을 식별하여 물체를 인식하고, 음성을 이해하고, 언어를 번역하고, 심지어 전략 게임을 할 수 있도록 합니다. 또한 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 로봇 공학 등 다양한 영역을 혁신하여 기존 머신러닝 접근 방식으로는 어렵다고 여겨졌던 작업에서 괄목할 만한 성과를 달성하고 있습니다.
이 시장은 주로 정보 기술(IT) 산업의 상당한 확장에 의해 주도되고 있습니다. 또한 디지털화 추세와 원시 데이터를 자동으로 추출하여 복잡한 실제 문제를 높은 정확도와 효율성으로 해결하는 강력한 도구로 딥러닝이 널리 채택되고 있는 것도 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 또한 사용 가능한 데이터를 자동으로 분석하여 데이터를 처리하므로 보다 효율적이고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 사이버 보안, 사기 탐지, 의료 이미지 분석, 의료 분야의 가상 환자 지원 등 광범위한 서비스 사용은 또 다른 주요 성장 요인으로 작용하고 있습니다. 이 외에도 빅데이터 분석과 클라우드 컴퓨팅의 통합과 하드웨어 및 소프트웨어 처리 개선을 위한 지속적인 연구 개발(R&D) 노력이 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다. 또한 이러한 기술이 제공하는 확장성과 연산 능력 덕분에 조직은 방대한 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있어 긍정적인 시장 전망을 만들어내고 있습니다.
딥러닝 시장 동향/동인:
이미지 및 음성 인식을 위한 딥러닝에 대한 수요 증가
이미지 내 패턴, 사물, 특징을 분석하고 식별하려는 수요가 증가하면서 시장 성장이 가속화되고 있습니다. 또한 딥러닝 기반 의료 영상 시스템은 의료 부문에서 질병 진단, 이상 징후 감지, 수술 계획 수립을 지원하여 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 또한 자율주행차에서 이미지 인식은 교통 표지판, 보행자, 장애물을 실시간으로 식별하여 자율주행차의 안전성과 효율성을 향상시켜 또 다른 주요 성장 촉진 요인으로 작용합니다. 이 외에도 음성 인식은 자연어 처리(NLP) 애플리케이션과 음성 비서의 개발에 필수적입니다. 또한 딥러닝 모델은 음성을 텍스트로 변환하는 데 사용되어 Siri, Alexa, Google Assistant를 비롯한 음성 제어 가상 비서가 사용자의 명령을 정확하게 이해하고 응답할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 사람들이 기술과 상호 작용하는 방식이 변화하고 핸즈프리의 직관적인 사용자 경험이 가능해졌습니다. 또한 고객 서비스 센터, 콜센터, 언어 번역 서비스에서 음성 인식을 위한 제품이 도입되면서 커뮤니케이션이 간소화되고 응답 시간이 개선되어 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
연구 개발(R&D)에 대한 투자 증가
딥러닝은 계속해서 빠르게 발전하고 있으며, 산업 전반의 조직들은 이 첨단 기술의 기능과 응용을 향상시키기 위해 상당한 자원을 할당하고 있습니다. 또한 R&D 투자는 학습의 다양한 측면과 성능, 정확성, 효율성을 개선하는 새로운 알고리즘 및 아키텍처 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이는 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 또한 연구자들은 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 기타 AI 기반 작업에서 획기적인 발전을 이루기 위해 주의 메커니즘, 트랜스포머, 생성적 적대적 네트워크(GAN)와 같은 혁신적인 기술을 지속적으로 탐구하고 있습니다. 또한 하드웨어 최적화는 R&D 투자의 또 다른 초점입니다. 기업들은 딥러닝 계산을 가속화하도록 설계된 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특수 프로세서를 개발하고 있습니다. 이러한 하드웨어의 발전은 더 빠른 학습 시간과 추론을 가능하게 하여 비즈니스에서 모델에 더 쉽게 접근하고 확장할 수 있게 해줍니다.
우호적인 정부 이니셔티브의 구현
정부의 지원과 이니셔티브는 시장 성장을 촉진하는 데 필수적입니다. 또한 각국 정부는 인공지능(AI)의 혁신적 잠재력을 인식하고 AI 연구 개발 프로젝트에 적극적으로 투자하고 연구 개발을 촉진하여 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 또한 정부 기관의 재정적 투자를 통해 대학, 연구 기관 및 민간 기업은 혁신의 경계를 넓히고 기술 발전을 주도하는 야심찬 딥러닝 프로젝트를 수행할 수 있으며, 이는 또 다른 주요 성장 유발 요인으로 작용합니다. 이 외에도 각국 정부는 연구자, 학계, 업계 전문가를 위한 협업 공간으로 지식 공유, 네트워킹, 학제 간 연구를 촉진하는 AI 중심 우수 센터와 혁신 허브를 설립하여 딥러닝 분야의 획기적인 발견에 도움이 되는 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 정부는 민관 파트너십에 적극적으로 참여하여 산업 전반에 걸쳐 제품 채택을 가속화하고 책임감 있는 AI 개발 및 배포를 장려하는 정책과 규정을 만들어 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
딥러닝 산업 세분화:
IMARC Group은 글로벌 딥러닝 시장 보고서의 각 부문별 주요 동향에 대한 분석과 함께 2024~2032년까지의 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측을 제공합니다. 이 보고서는 제품 유형, 애플리케이션, 최종 사용 산업 및 아키텍처를 기준으로 시장을 분류했습니다.
제품 유형별 분류:
소프트웨어
서비스
하드웨어
가장 인기 있는 제품 유형은 소프트웨어입니다.
이 보고서는 제품 유형에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 소프트웨어, 서비스, 하드웨어가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
소프트웨어는 딥러닝 알고리즘과 모델을 개발하고 구현하는 데 필수적인 요소입니다. 연구자, 데이터 과학자, 개발자가 복잡한 신경망을 효율적으로 생성하고 훈련하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다. 그 결과, 소프트웨어 솔루션은 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 데 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. 또한 소프트웨어가 제공하는 유연성과 확장성은 다양한 산업 분야의 비즈니스에 매우 매력적입니다. 소프트웨어 기반 솔루션을 통해 기업은 딥러닝 기능을 기존 시스템과 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있으며, AI 기반 인사이트와 자동화를 통해 프로세스를 최적화하고 의사결정을 개선하며 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
이 외에도 많은 소프트웨어 플랫폼의 오픈 소스 특성은 AI 커뮤니티 내에서 협업과 지식 공유를 촉진합니다. 텐서플로우와 파이토치 같은 인기 있는 오픈소스 라이브러리는 기술에 대한 접근을 민주화하여 광범위한 채택과 혁신을 가능하게 하는 데 필수적입니다. 또한, 지속적인 연구 개발을 통한 소프트웨어의 지속적인 발전으로 성능과 효율성이 향상되고 있습니다.
애플리케이션별 분류:
이미지 인식
신호 인식
데이터 마이닝
기타
이미지 인식은 가장 인기 있는 애플리케이션 분야입니다.
이 보고서는 애플리케이션에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 이미지 인식이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
이미지 인식은 다양한 산업에 걸쳐 광범위한 응용 분야와 혁신적인 영향력으로 인해 현재 시장 성장을 주도하고 있습니다. 이미지 속 사물, 패턴, 특징을 정확하게 식별하고 분석하는 데 탁월한 능력을 발휘하여 다양한 사용 사례에서 높은 수요를 보이고 있습니다. 또한 딥러닝 기반 의료 영상 시스템은 질병의 조기 발견을 돕고 정확한 진단을 지원하며 의료 산업에서 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다.
이 외에도 자동차 부문에서 이미지 인식은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율 주행 차량을 구현하고 도로의 안전과 효율성을 향상시켜 시장 성장을 가속화하는 데 필수적입니다. 또한 소매 및 이커머스 부문에서는 시각적 검색, 제품 추천, 재고 관리에 이미지 인식을 사용하여 고객 경험을 개선하고 운영을 간소화하며 판매를 촉진합니다.
최종 사용 산업별 분류:
보안
제조
소매업
자동차
헬스케어
농업
기타
가장 큰 시장 점유율을 차지하는 보안 분야
최종 사용 산업에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 보안, 제조, 소매, 자동차, 의료, 농업 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 보안 분야가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
딥러닝 기술은 복잡한 보안 침해와 공격을 탐지, 분석, 대응하는 데 있어 전례 없는 기능을 제공합니다. 또한 끊임없이 진화하는 사이버 위협 환경에 대응하기 위한 강력하고 진보된 솔루션에 대한 수요가 증가하면서 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 사이버 보안 영역에서 딥러닝 알고리즘은 기존 보안 시스템이 놓칠 수 있는 의심스러운 패턴과 활동을 식별하는 이상 징후 탐지에 탁월합니다.
또한, 딥러닝 기반 침입 탐지 시스템, 멀웨어 탐지, 행동 분석과 같은 최첨단 보안 조치에 대한 수요가 증가하면서 조직에 새로운 위협에 대한 향상된 방어 메커니즘을 제공하는 것도 또 다른 주요 성장 요인으로 꼽히고 있습니다. 또한 사이버 보안 환경에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 고급 데이터 처리 및 분석 기능을 필요로 합니다. 빅데이터를 처리하고 의미 있는 인사이트를 효율적으로 추출하여 보안팀이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 잠재적 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다.
아키텍처별 분류:
RNN
CNN
DBN
DSN
GRU
아키텍처에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 RNN, CNN, DBN, DSN, GRU가 포함됩니다.
순환 신경망(RNN)은 시계열이나 자연어와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 반복적인 특성 덕분에 데이터 내의 시간적 종속성을 포착할 수 있습니다. RNN은 다양한 길이의 시퀀스를 처리할 수 있는 내부 메모리를 갖추고 있어 언어 모델링, 기계 번역, 감정 분석과 같은 작업에 이상적입니다.
또한, 컨볼루션 신경망(CNN)은 작은 필터로 입력 데이터를 스캔하여 패턴과 공간 관계를 식별하는 컨볼루션 레이어를 통한 특징 추출에 탁월하기 때문에 이미지 및 비디오 처리 작업에 사용됩니다. CNN은 관련 시각적 특징을 자동으로 학습할 수 있기 때문에 이미지 인식, 물체 감지, 이미지 분류 작업에 널리 사용됩니다. 이 외에도 심층 신념 네트워크(DBN)는 여러 층의 확률적 잠재 변수로 구성된 생성 모델로, 특징 학습 및 차원 축소와 같은 비지도 학습 작업에 사용되어 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 애플리케이션에 유용합니다.
이 외에도 딥 스태킹 네트워크(DSN)는 데이터 표현을 점진적으로 인코딩 및 디코딩하는 방법을 학습하는 여러 개의 스택 레이어를 포함하는 비지도 특징 학습에 사용되는 일종의 자동 인코더 기반 아키텍처로 이상 징후 탐지, 데이터 압축, 노이즈 제거 작업에서 응용 분야를 찾을 수 있습니다. 또한, 게이트 순환 유닛(GRU)은 사라지는 기울기 문제를 해결하고 훈련 효율성을 개선하기 위해 게이트 메커니즘을 사용해 네트워크를 통한 정보의 흐름을 조절함으로써 더 긴 시퀀스에 대해 필수 정보를 유지하고 장기 종속성 문제를 피할 수 있도록 하는 RNN의 변형된 형태입니다.
지역별 분류:
북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
대한민국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카
북미는 시장에서 확실한 우위를 점하고 있습니다.
이 보고서는 북미(미국, 캐나다), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공합니다. 보고서에 따르면 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
북미에는 첨단 기술을 위한 연구 개발(R&D)에 막대한 투자를 하는 세계 유수의 기술 대기업, 연구 기관, AI 스타트업이 있습니다. 이러한 업계 리더들의 존재는 경쟁적인 생태계를 조성하여 알고리즘, 하드웨어 및 소프트웨어의 발전을 촉진합니다. 또한 AI 전문가, 데이터 과학자, 엔지니어로 구성된 고도로 숙련된 인력은 정교한 모델과 애플리케이션 개발에 기여하고 있으며, 이는 또 다른 주요 성장 촉진 요인으로 작용하고 있습니다.
이 외에도 북미는 기업가 정신과 벤처 캐피탈 자금에 중점을 두어 획기적인 애플리케이션을 개척하는 AI 기반 스타트업이 성장하고 있으며, 이는 시장 확대를 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, 세제 혜택과 AI 연구 자금 지원과 같은 정부 지원 정책은 혁신을 장려하고 비즈니스와 투자를 유치하는 데 도움이 됩니다. 또한, 강력한 클라우드 컴퓨팅 서비스와 고성능 컴퓨팅 리소스를 포함한 잘 구축된 인프라는 아태지역 전체에 걸쳐 복잡한 딥러닝 모델의 확장성과 배포를 용이하게 합니다.
경쟁 환경:
현재 시장의 주요 업체들은 입지를 강화하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 기업들은 알고리즘 개선, 새로운 아키텍처 개발, 고객에게 최첨단 솔루션을 제공하기 위한 새로운 애플리케이션 탐색에 중점을 두고 딥러닝 기술의 선두를 유지하기 위해 연구 개발(R&D)에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한 여러 기업이 제품과 역량을 확장하기 위해 전략적 인수 및 파트너십을 체결하고 있습니다. 주요 기업들은 신흥 시장을 공략하고 더 넓은 고객층을 확보하기 위해 지역 사무소를 설립하고, 현지 기업과 파트너십을 맺고, 지역 요구에 맞게 제품을 조정하는 등 새로운 지역으로 사업을 확장하고 있습니다. 또한 고객 만족과 충성도를 위해 우수한 고객 지원 및 교육 서비스를 제공하고 고객이 솔루션의 가치를 극대화할 수 있도록 고객 지원팀과 교육 리소스에 투자하고 있습니다.
이 보고서는 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:
아마존 웹 서비스(AWS)
Google Inc.
IBM
인텔
마이크론 테크놀로지
Microsoft Corporation
Nvidia
Qualcomm
삼성 전자
Sensory Inc,
Pathmind, Inc.
Xilinx
최근 개발:
2020년 10월, NVIDIA AI와 Microsoft Azure 팀은 협력하여 Microsoft word의 AI 기반 문법 검사기를 개선했으며, 이제 이 스마트한 경험을 제공하기 위해 NVIDIA triton 추론 서버, ONNX Runtime 및 Microsoft Azure 머신 러닝(ML)을 활용할 수 있습니다.
2022년 5월, 인텔은 고효율과 고성능을 제공하기 위해 2세대 하바나 AI 딥 러닝 프로세서를 출시했습니다. 인텔은 클라우드에서 엣지까지 고객에게 다양한 솔루션 선택권을 제공하여 AI 워크로드의 증가와 복잡성을 해결하기 위한 AI 전략을 실행하고 있습니다.
2022년 8월, 아마존 웹 서비스는 환자의 의료 기록을 분석하여 환자를 더 잘 치료하고 비용을 절감할 수 있는 새로운 머신 러닝(ML) 소프트웨어를 도입했습니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 2023년 글로벌 딥러닝 시장의 규모는 어느 정도였나요?
2. 2024~2032년 글로벌 딥러닝 시장의 예상 성장률은 얼마인가요?
3. 코로나19가 글로벌 딥러닝 시장에 미친 영향은 무엇인가요?
4. 글로벌 딥러닝 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇인가요?
5. 제품 유형에 따른 글로벌 딥러닝 시장의 세분화는 무엇인가요?
6. 애플리케이션에 따른 글로벌 딥 러닝 시장의 세분화는 무엇입니까?
7. 최종 사용 산업을 기준으로 글로벌 딥 러닝 시장을 세분화하면 어떻게 되나요?
8. 글로벌 딥 러닝 시장의 주요 지역은 어디인가요?
9. 글로벌 딥러닝 시장의 주요 업체/기업은 누구인가요?
■ 보고서 목차
1 머리말 표 1: 글로벌: 딥러닝 시장 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 제품 유형별 세분화(백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 애플리케이션별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 4: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 최종 사용 산업별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 5: 글로벌: 글로벌 : 딥 러닝 시장 전망: 아키텍처별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 6: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 지역별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 7: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 경쟁 구조 표 8: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 주요 기업 그림 1: 글로벌: 딥러닝 시장 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 제품 유형별 세분화(%), 2023년 그림 4: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 애플리케이션별 세분화(%), 2023년 그림 5: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 최종 사용 산업별 세분화(%), 2023년 그림 6: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 아키텍처별 세분화(%), 2023년 그림 7: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 지역별 세분화(%), 2023 그림 8: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 9: 글로벌: 딥러닝(소프트웨어) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 10: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 11: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(서비스) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 12: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(서비스) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 13: 글로벌: 딥 러닝 (하드웨어) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 14: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(하드웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 15: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(이미지 인식) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 16: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(이미지 인식) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 17: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(신호 인식) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 18: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(신호 인식) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 19: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(데이터 마이닝) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 20: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(데이터 마이닝) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 21: 글로벌: 딥 러닝 (기타 애플리케이션) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 22: 글로벌: 딥 러닝 (기타 애플리케이션) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 23: 글로벌: 딥 러닝 (보안) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 24: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(보안) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 25: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(제조) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 26: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(제조) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 27: 글로벌: 딥러닝(소매) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 28: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(소매) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 29: 글로벌: 딥러닝(자동차) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 30: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(자동차) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 31: 글로벌: 딥러닝(헬스케어) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 32: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(헬스케어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 33: 글로벌: 딥러닝(농업) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 34: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(농업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 35: 글로벌: 딥러닝(기타 최종 사용 산업) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 36: 글로벌: 딥러닝(기타 최종 사용 산업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 37: 글로벌: 딥러닝(RNN) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 38: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(RNN) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 39: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(CNN) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 40: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(CNN) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 41: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(DBN) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 42: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(DBN) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 43: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(DSN) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 44: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(DSN) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 45: 글로벌: 딥 러닝(GRU) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 46: 글로벌: 글로벌: 딥 러닝(GRU) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 47: 북미: 딥러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 48: 북미: 북미: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 49: 미국 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 50: 미국: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 51: 캐나다 캐나다: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 52: 캐나다: 캐나다: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 53: 아시아 태평양: 딥 러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 54: 아시아 태평양: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 55: 중국: 딥러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 56: 중국: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 57: 일본: 딥러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 58: 일본: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 59: 인도: 딥러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 60: 인도: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 61: 대한민국: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 62: 대한민국: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 63: 호주 호주: 딥러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 64: 호주 호주: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 65: 인도네시아: 딥러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 66: 인도네시아: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 67: 기타: 기타: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 68: 기타: 기타: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 69: 유럽: 딥러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 70: 유럽: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 71: 독일: 딥러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 72: 독일: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 73: 프랑스: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 74: 프랑스: 프랑스: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 75: 영국: 딥러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 76: 영국: 딥러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 77: 이탈리아: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 78: 이탈리아: 이탈리아: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 79: 스페인: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 80: 스페인: 스페인: 딥러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 81: 러시아: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 82: 러시아: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 83: 기타: 기타: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 84: 기타: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 85: 라틴 아메리카: 딥러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 86: 라틴 아메리카: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 87: 브라질: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 88: 브라질: 딥 러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 89: 멕시코: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 90: 멕시코: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 91: 기타: 기타: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 92: 기타: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 93: 중동 및 아프리카: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 94: 중동 및 아프리카: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 95: 글로벌: 딥러닝 산업: SWOT 분석 그림 96: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 산업: 가치 사슬 분석 그림 97: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 산업: 포터의 5가지 힘 분석 The global deep learning market size reached US$ 23.5 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 295.1 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 31.5% during 2024-2032. The increasing artificial intelligence (AI) adoption, advancements in data processing, the growing demand for image and speech recognition, investments in research and development (R&D), and the introduction of big data and cloud computing technologies are some of the major factors propelling the market. Deep learning is a subfield of artificial intelligence (AI) that involves training artificial neural networks to learn and make decisions from vast amounts of data. These neural networks consist of interconnected layers of nodes, mimicking the structure of the human brain, the networks iteratively adjust their internal parameters to identify patterns, features, and representations within the data, allowing them to recognize objects, comprehend speech, translate languages, and even play strategic games. It also transforms various domains, including computer vision, natural language processing (NLP), and robotics, achieving remarkable breakthroughs in tasks previously considered challenging for traditional machine learning approaches. The market is primarily driven by the significant expansion of the information technology (IT) industry. In addition, the growing trend of digitalization, and the widespread adoption of deep learning for automatically extracting raw data, making it a powerful tool for solving complex real-world problems with high accuracy and efficiency, is influencing market growth. It also processes data by automatically analyzing available data, resulting in more efficient and accurate decision-making. Moreover, the extensive service use of in cybersecurity, fraud detection, medical image analysis, and virtual patient assistance in healthcare represents another major growth-inducing factor. Besides this, the integration of big data analytics and cloud computing and ongoing research and development (R&D) efforts to improve hardware and software processing are further accelerating the market growth. Furthermore, the scalability and computational power offered by these technologies allow organizations to process and analyze vast datasets efficiently, thus creating a positive market outlook. Deep Learning Market Trends/Drivers: The rising demand for deep learning for image and speech recognition The growing demand to analyze and identify patterns, objects, and features within images is escalating the market growth. Additionally, deep learning-powered medical imaging systems assist in diagnosing diseases, detecting anomalies, and assisting in surgical planning in the healthcare sector thus influencing the market growth. Moreover, in autonomous vehicles image recognition enables real-time identification of traffic signs, pedestrians, and obstacles, enhancing the safety and efficiency of self-driving cars, representing another major growth-inducing factor. Besides this, speech recognition is essential in the development of natural language processing (NLP) applications and voice assistants. Also, deep learning models are employed to transcribe speech into text, enabling voice-controlled virtual assistants including Siri, Alexa, and Google Assistant to understand and respond to user commands accurately. This has transformed the way people interact with technology and enabled hands-free and intuitive user experiences. Furthermore, the product adoption of for speech recognition in customer service centers, call centers, and language translation services is streamlining communication and improving response times thus propelling the market growth. The increasing investment in research and development (R&D) Deep learning continues to evolve rapidly, and organizations across industries are allocating substantial resources to enhance the capabilities and applications of this cutting-edge technology. Additionally, the investments in R&D focus on various aspects of learning and the development of novel algorithms and architectures that improve performance, accuracy, and efficiency, thus influencing market growth. Also, researchers are continuously exploring innovative techniques such as attention mechanisms, transformers, and generative adversarial networks (GANs) to achieve breakthroughs in natural language processing, computer vision, and other AI-driven tasks. Moreover, hardware optimization is another focal point of R&D investments. Organizations are developing specialized processors, such as graphical processing units (GPUs) and tensor processing units (TPUs), designed to accelerate deep learning computations. These hardware advancements enable faster training times and inference, making the models more accessible and scalable for businesses. The implementation of favorable government initiatives Government support and initiatives are essential in fostering the market growth. Additionally, governments are recognizing the transformative potential of artificial intelligence (AI), and actively investing AI research and development projects, and promoting research, development, thus influencing market growth. Moreover, financial investments from government agencies allow universities, research institutions, and private companies to undertake ambitious deep-learning projects that push the boundaries of innovation and drive technological advancements representing another major growth-inducing factor. Besides this, governments often establish AI-focused centers of excellence and innovation hubs that serve as collaborative spaces for researchers, academics, and industry experts which facilitate knowledge sharing, networking, and interdisciplinary research, fostering an environment conducive to breakthrough discoveries in deep learning. Furthermore, governments actively engage in public-private partnerships to accelerate the product adoption across industries and create policies and regulations that encourage responsible AI development and deployment thus propelling the market growth. Deep Learning Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global deep learning market report, along with forecasts at the global, regional and country levels from 2024-2032. Our report has categorized the market based on product type, application, end-use industry and architecture. Breakup by Product Type: Software Services Hardware Software represents the most popular product type The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the product type. This includes software, services, and hardware. According to the report, software accounted for the largest market share. Software is essential in the development and implementation of deep learning algorithms and models. It provides the necessary tools and frameworks for researchers, data scientists, and developers to create and train complex neural networks efficiently. As a result, software solutions have become indispensable for unlocking the full potential of technology. Moreover, the flexibility and scalability offered by the software make it highly attractive to businesses across various industries. Software-based solutions allow organizations to integrate deep learning capabilities into their existing systems and applications seamlessly empowering businesses to use the power of AI-driven insights and automation to optimize processes, improve decision-making, and enhance customer experiences. Besides this, the open-source nature of many software platforms fosters collaboration and knowledge sharing within the AI community. Popular open-source libraries such as TensorFlow and PyTorch are essential in democratizing access to technology, enabling widespread adoption and innovation. Furthermore, the continuous advancements in software, driven by ongoing research and development, are resulting in improved performance and efficiency. Breakup by Application: Image Recognition Signal Recognition Data Mining Others Image recognition represents the most popular application segment The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the application. This includes image recognition, signal recognition, data mining, and others. According to the report, image recognition accounted for the largest market share. Image recognition is currently dominating the market growth due to its wide-ranging applications and transformative impact across various industries. They are demonstrating exceptional capabilities in accurately identifying and analyzing objects, patterns, and features within images, making them highly sought after for diverse use cases. Moreover, deep learning-powered medical imaging systems aid in the early detection of diseases, assist in precise diagnoses, and support treatment planning in the healthcare industry. Besides this, in the automotive sector, image recognition is essential for enabling advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous vehicles, enhancing safety and efficiency on the roads, thus accelerating the market growth. Moreover, the retail and e-commerce sectors use image recognition for visual search, product recommendation, and inventory management that enhances customer experiences, streamlines operations, and drives sales. Breakup by End-Use Industry: Security Manufacturing Retail Automotive Healthcare Agriculture Others Security holds the largest share of the market A detailed breakup and analysis of the market based on the end use industry has also been provided in the report. This includes security, manufacturing, retail, automotive, healthcare, agriculture, and others. According to the report, security accounted for the largest market share. Deep learning technology offers unprecedented capabilities in detecting, analyzing, and responding to complex security breaches and attacks. In addition, the increasing demand for robust and advanced solutions to combat the ever-evolving landscape of cyber threats, is influencing the market growth. In the cybersecurity domain, deep learning algorithms excel in anomaly detection, identifying suspicious patterns and activities that traditional security systems may miss. Moreover, the growing demand for cutting-edge security measures, such as deep learning-powered intrusion detection systems, malware detection, and behavioral analytics to offer organizations with enhanced defense mechanisms against emerging threats represents another major growth-inducing factor. Additionally, the vast amounts of data generated in the cybersecurity landscape require advanced data processing and analysis capabilities. It excels in handling big data and efficiently extracting meaningful insights, enabling security teams to make informed decisions and respond proactively to potential threats. Breakup by Architecture: RNN CNN DBN DSN GRU A detailed breakup and analysis of the market based on the architecture has also been provided in the report. This includes RNN, CNN, DBN, DSN, and GRU. Recurrent neural networks (RNN) are designed to handle sequential data, such as time series or natural language. Their recurrent nature allows them to capture temporal dependencies within the data. RNNs have internal memory that enables them to process sequences of variable length, making them ideal for tasks such as language modeling, machine translation, and sentiment analysis. Moreover, convolutional neural networks (CNN) are employed for image and video processing tasks as they excel at feature extraction through convolutional layers, which scan input data with small filters to identify patterns and spatial relationships. CNNs are widely employed in image recognition, object detection, and image classification tasks due to their ability to automatically learn relevant visual features. Besides this, deep belief networks (DBN) are generative models that consist of multiple layers of stochastic, latent variables, used in unsupervised learning tasks, such as feature learning and dimensionality reduction, making them useful in applications such as speech recognition and recommendation systems. Apart from this, deep stacking networks (DSN) are a type of autoencoder-based architecture used for unsupervised feature learning involving multiple stacked layers that progressively learn to encode and decode data representations which find applications in anomaly detection, data compression, and denoising tasks. Furthermore, gated recurrent units (GRU) are a variant of RNNs that aim to address the vanishing gradient problem and improve training efficiency which use gating mechanisms to regulate the flow of information through the network, allowing them to retain essential information for longer sequences and avoid long-term dependencies issues. Breakup by Region: North America United States Canada Asia Pacific China Japan India South Korea Australia Indonesia Others Europe Germany France United Kingdom Italy Spain Russia Others Latin America Brazil Mexico Others Middle East and Africa North America exhibits a clear dominance in the market The report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America accounted for the largest market share. North America is home to some of the world's leading tech giants, research institutions, and AI startups, which heavily invest in research and development (R&D) for advanced technology. The presence of these industry leaders fosters a competitive ecosystem, driving advancements in algorithms, hardware, and software. Moreover, the highly skilled workforce comprising AI experts, data scientists, and engineers, is contributing to the development of sophisticated models and applications thus representing another major growth-inducing factor. Besides this, North America's strong emphasis on entrepreneurship and venture capital funding allows the growth of AI-driven startups that often pioneer groundbreaking applications, further propelling market expansion. Additionally, supportive government policies, such as tax incentives and funding for AI research, encourage innovation, and attract businesses and investments to the region. Furthermore, the well-established infrastructure, including robust cloud computing services and high-performance computing resources, facilitates the scalability and deployment of complex deep learning models across the region. Competitive Landscape: At present, key players in the market are adopting various strategies to strengthen their position and gain a competitive edge. Companies are investing heavily in research and development (R&D) to stay at the forefront of deep learning technology focusing on improving algorithms, developing novel architectures, and exploring new applications to offer cutting-edge solutions to their customers. Moreover, several companies are engaging in strategic acquisitions and partnerships to expand their offerings and capabilities. Key players are expanding their operations to new geographic regions to tap into emerging markets and reach a broader customer base, including establishing regional offices, forming partnerships with local companies, and adapting their offerings to suit regional needs. They are providing excellent customer support and training services for customer satisfaction and loyalty and investing in customer support teams and educational resources to ensure their clients can maximize the value of their solutions. The report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: Amazon Web Services (AWS) Google Inc. IBM Intel Micron Technology Microsoft Corporation Nvidia Qualcomm Samsung Electronics Sensory Inc., Pathmind, Inc. Xilinx Recent Developments: In October 2020, NVIDIA AI and Microsoft Azure team collaborated to improve the AI-powered grammar checker in Microsoft word which can now tap into the NVIDIA triton inference server, ONNX Runtime, and Microsoft Azure machine learning (ML) to provide this smart experience. In May 2022, Intel introduced its second-generation Habana AI deep learning processors in order to deliver high efficiency and high performance. Intel is executing its AI strategy to give customers numerous solution choices from the cloud to the edge, addressing the increasing number and complex nature of AI workloads. In August 2022, Amazon web services introduced a new machine learning (ML) software through which medical records of patients can be analyzed for better treatment of patients and reduce expenses. Key Questions Answered in This Report 1. What was the size of the global deep learning market in 2023? 2. What is the expected growth rate of the global deep learning market during 2024-2032? 3. What has been the impact of COVID-19 on the global deep learning market? 4. What are the key factors driving the global deep learning market? 5. What is the breakup of the global deep learning market based on the product type? 6. What is the breakup of the global deep learning market based on the application? 7. What is the breakup of the global deep learning market based on the end-use industry? 8. What are the key regions in the global deep learning market? 9. Who are the key players/companies in the global deep learning market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 딥 러닝 시장 : 제품 유형별 (소프트웨어, 서비스, 하드웨어), 애플리케이션 (이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝 및 기타), 최종 사용 산업 (보안, 제조, 소매, 자동차, 의료, 농업 및 기타), 아키텍처 (RNN, CNN, DBN, DSN, GRU) 및 지역별 (2024-2032 년)] (코드 : IMA05FE-Z3666) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 딥 러닝 시장 : 제품 유형별 (소프트웨어, 서비스, 하드웨어), 애플리케이션 (이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝 및 기타), 최종 사용 산업 (보안, 제조, 소매, 자동차, 의료, 농업 및 기타), 아키텍처 (RNN, CNN, DBN, DSN, GRU) 및 지역별 (2024-2032 년)] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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