Mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia y el Pacífico: tendencias de la industria y pronóstico hasta 2028

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Mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia y el Pacífico: tendencias de la industria y pronóstico hasta 2028

  • ICT
  • Upcoming Report
  • Nov 2021
  • Asia-Pacific
  • 350 Páginas
  • Número de tablas: 220
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Mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) de Asia y el Pacífico, por componente (hardware, software y servicios), aplicación (reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz, minería de datos), usuario final (banca, servicios financieros y seguros (BFSI), TI y telecomunicaciones, atención médica, venta minorista, automotriz, fabricación, aeroespacial y defensa, seguridad, otros), país (Japón, China, India, Corea del Sur, Australia, Singapur, Malasia, Tailandia, Indonesia, Filipinas, resto de Asia y el Pacífico): tendencias de la industria y pronóstico hasta 2028.

Mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia y el Pacífico

Análisis y perspectivas del mercado: mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia y el Pacífico

Se espera que el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) experimente un crecimiento del mercado a una tasa del 23% en el período de pronóstico de 2021 a 2028, y se espera que alcance el valor de USD 2.3 mil millones para 2028. El informe de investigación de mercado de Data Bridge sobre el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) proporciona análisis e información sobre los diversos factores que se espera que prevalezcan durante el período de pronóstico, al tiempo que proporciona sus impactos en el crecimiento del mercado. El aumento de la demanda del producto para diversas aplicaciones industriales está intensificando el crecimiento del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN).

Las redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se definen como una tecnología basada en el aprendizaje automático que se utiliza ampliamente para la resolución de diagnósticos, la predicción y la toma de decisiones, entre otras cosas, en una arquitectura computacional bien definida. Estas tecnologías se implementan en diversas aplicaciones, como la seguridad informática, el reconocimiento de voz y el reconocimiento de imágenes y videos, el diagnóstico médico, la detección de fallas industriales y las finanzas.

El aumento de la popularidad de la inteligencia artificial (IA) en toda la región actúa como uno de los principales factores que impulsan el crecimiento del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN). El aumento de la recopilación de datos de los usuarios por parte de varias organizaciones y la alta adopción de la tecnología debido a la mayor potencia de procesamiento, capacidad de aprendizaje y velocidad de las redes neuronales aceleran el crecimiento del mercado. El aumento de la demanda de detección de relaciones no lineales complejas entre variables y reconocimiento de patrones en big data, y la rápida adopción de componentes más nuevos, especialmente IA entre los consumidores y las industrias de usuarios finales, ya que los ayuda a tomar decisiones informadas y acertadas y les hace la vida más fácil, influyen aún más en el mercado. Además, la rápida digitalización, la alta demanda de entrenar grandes volúmenes de conjuntos de datos con baja supervisión, el aumento de las inversiones y el crecimiento y desarrollo en la inteligencia artificial afectan positivamente al mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN). Además, las innovaciones en el producto existente amplían las oportunidades rentables a los actores del mercado en el período de pronóstico de 2021 a 2028.

Por otro lado, se espera que la falta de conocimiento sobre los componentes y las complejidades a la hora de implementar algoritmos e integrar hardware obstaculicen el crecimiento del mercado. Se prevé que la falta de profesionales capacitados suponga un desafío para el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en el período de pronóstico de 2021 a 2028.

Este informe de mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) proporciona detalles de nuevos desarrollos recientes, regulaciones comerciales, análisis de importación y exportación, análisis de producción, optimización de la cadena de valor, participación de mercado, impacto de los actores del mercado nacional y localizado, analiza oportunidades en términos de bolsillos de ingresos emergentes, cambios en las regulaciones del mercado, análisis de crecimiento estratégico del mercado, tamaño del mercado, crecimientos del mercado de categorías, nichos de aplicación y dominio, aprobaciones de productos, lanzamientos de productos, expansiones geográficas, innovaciones tecnológicas en el mercado. Para obtener más información sobre el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN), comuníquese con Data Bridge Market Research para obtener un informe de analista, nuestro equipo lo ayudará a tomar una decisión de mercado informada para lograr el crecimiento del mercado.

Alcance y tamaño del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia y el Pacífico

El mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) está segmentado en función de los componentes, las aplicaciones y los usuarios finales. El crecimiento entre segmentos le ayuda a analizar nichos de crecimiento y estrategias para abordar el mercado y determinar sus áreas de aplicación principales y la diferencia en sus mercados objetivo.    

  • Según los componentes, el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se segmenta en hardware, software y servicios.
  • Sobre la base de la aplicación, el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se segmenta en reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y minería de datos.
  • Sobre la base del usuario final, el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se segmenta en banca, servicios financieros y seguros (BFSI), TI y telecomunicaciones, atención médica, comercio minorista, automotriz, manufactura, aeroespacial y defensa, seguridad y otros.

Análisis a nivel de país del tamaño del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia y el Pacífico

Se analiza el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) y se proporcionan información y tendencias del tamaño del mercado por país, componente, aplicación y usuario final como se menciona anteriormente.      

Los países cubiertos en el informe del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) de Asia-Pacífico son Japón, China, India, Corea del Sur, Australia, Singapur, Malasia, Tailandia, Indonesia, Filipinas y el resto de Asia-Pacífico.

Japón domina el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) de Asia-Pacífico gracias a los avances tecnológicos en la región.

La sección de países del informe también proporciona factores de impacto de mercado individuales y cambios en la regulación en el mercado a nivel nacional que afectan las tendencias actuales y futuras del mercado. Puntos de datos como volúmenes de consumo, sitios y volúmenes de producción, análisis de importación y exportación, análisis de tendencias de precios, costo de las materias primas, análisis de la cadena de valor aguas abajo y aguas arriba son algunos de los principales indicadores utilizados para pronosticar el escenario del mercado para países individuales. Además, la presencia y disponibilidad de marcas globales y sus desafíos enfrentados debido a la competencia grande o escasa de las marcas locales y nacionales, el impacto de los aranceles nacionales y las rutas comerciales al proporcionar un análisis de pronóstico de los datos del país.

Análisis del panorama competitivo y de la cuota de mercado de las redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia y el Pacífico

El panorama competitivo del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) proporciona detalles por competidor. Los detalles incluidos son una descripción general de la empresa, las finanzas de la empresa, los ingresos generados, el potencial de mercado, la inversión en investigación y desarrollo, las nuevas iniciativas de mercado, la presencia global, los sitios e instalaciones de producción, las capacidades de producción, las fortalezas y debilidades de la empresa, el lanzamiento del producto, la amplitud y la variedad del producto, el dominio de la aplicación. Los puntos de datos anteriores proporcionados solo están relacionados con el enfoque de las empresas en relación con el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN).

Los principales actores cubiertos en el informe de mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) son LYUDA RESEARCH, LLC, ALPHABET INC. (google), IBM, Micron Technologies, Inc., Neural Technologies Limited, NEURODIMENSION, INC., NEURALWARE, NVIDIA CORPORATION, SKYMIND INC., SAMSUNG, Qualcomm Technologies, Inc., Intel Corporation, Amazon Web Services, Inc., Microsoft, GMDH LLC., Sensory Inc., Ward Systems Group, Inc., Xilinx Inc., Starmind y entre otros.


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Metodología de investigación

La recopilación de datos y el análisis del año base se realizan utilizando módulos de recopilación de datos con muestras de gran tamaño. La etapa incluye la obtención de información de mercado o datos relacionados a través de varias fuentes y estrategias. Incluye el examen y la planificación de todos los datos adquiridos del pasado con antelación. Asimismo, abarca el examen de las inconsistencias de información observadas en diferentes fuentes de información. Los datos de mercado se analizan y estiman utilizando modelos estadísticos y coherentes de mercado. Además, el análisis de la participación de mercado y el análisis de tendencias clave son los principales factores de éxito en el informe de mercado. Para obtener más información, solicite una llamada de un analista o envíe su consulta.

La metodología de investigación clave utilizada por el equipo de investigación de DBMR es la triangulación de datos, que implica la extracción de datos, el análisis del impacto de las variables de datos en el mercado y la validación primaria (experto en la industria). Los modelos de datos incluyen cuadrícula de posicionamiento de proveedores, análisis de línea de tiempo de mercado, descripción general y guía del mercado, cuadrícula de posicionamiento de la empresa, análisis de patentes, análisis de precios, análisis de participación de mercado de la empresa, estándares de medición, análisis global versus regional y de participación de proveedores. Para obtener más información sobre la metodología de investigación, envíe una consulta para hablar con nuestros expertos de la industria.

Personalización disponible

Data Bridge Market Research es líder en investigación formativa avanzada. Nos enorgullecemos de brindar servicios a nuestros clientes existentes y nuevos con datos y análisis que coinciden y se adaptan a sus objetivos. El informe se puede personalizar para incluir análisis de tendencias de precios de marcas objetivo, comprensión del mercado de países adicionales (solicite la lista de países), datos de resultados de ensayos clínicos, revisión de literatura, análisis de mercado renovado y base de productos. El análisis de mercado de competidores objetivo se puede analizar desde análisis basados ​​en tecnología hasta estrategias de cartera de mercado. Podemos agregar tantos competidores sobre los que necesite datos en el formato y estilo de datos que esté buscando. Nuestro equipo de analistas también puede proporcionarle datos en archivos de Excel sin procesar, tablas dinámicas (libro de datos) o puede ayudarlo a crear presentaciones a partir de los conjuntos de datos disponibles en el informe.

Preguntas frecuentes

The Asia-Pacific Deep Learning Neural Networks (DNNs) Market size will be worth USD 2.3 billion by 2028.
The Asia-Pacific Deep Learning Neural Networks (DNNs) Market growth rate will be 23% by 2028.
The increase in the collection of data from users by various organizations and high adoption of the technology owning to the enhanced processing power, learning ability, and speed of neural networks are the growth drivers of the Asia-Pacific Deep Learning Neural Networks (DNNs) Market.
The component, application and end-user are the factors on which the Asia-Pacific Deep Learning Neural Networks (DNNs) Market research is based.
The major companies in the Asia-Pacific Deep Learning Neural Networks (DNNs) Market are LYUDA RESEARCH, LLC, ALPHABET INC. (google), IBM, Micron Technologies, Inc., Neural Technologies Limited, NEURODIMENSION, INC., NEURALWARE, NVIDIA CORPORATION, SKYMIND INC., SAMSUNG, Qualcomm Technologies, Inc., Intel Corporation, Amazon Web Services, Inc., Microsoft, GMDH LLC., Sensory Inc.