Marché des réseaux neuronaux d'apprentissage profond (DNN) en Amérique du Nord, par composant (matériel, logiciels et services), application (reconnaissance d'images, traitement du langage naturel, reconnaissance vocale, exploration de données), utilisateur final (banque, services financiers et assurance (BFSI) ), informatique et télécommunications, soins de santé, vente au détail, automobile, fabrication, aérospatiale et défense, sécurité et autres), pays (États-Unis, Canada, Mexique) - Tendances et prévisions de l'industrie jusqu'en 2028.
Analyse du marché et perspectives du marché des réseaux de neurones d’apprentissage profond (DNN)
Le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) devrait croître à un taux de croissance de 20,5 % avec 1,90 milliard de dollars d’ici 2028. Data Bridge Market Research analyse les facteurs responsables de la croissance du marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN).
Les réseaux neuronaux d'apprentissage profond (DNN) font référence à une technologie basée sur l'apprentissage automatique qui est largement déployée pour la résolution de diagnostics, la prédiction et la prise de décision, entre autres sur une architecture informatique bien définie. Ces technologies sont adoptées dans diverses applications telles que la reconnaissance vocale, la sécurité informatique et la reconnaissance d'images et de vidéos pour le diagnostic médical, la détection de défauts industriels et la finance.
La montée en popularité de Intelligence artificielle (IA) dans la région est l’un des principaux facteurs à l’origine de la croissance du marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN). La forte adoption de la technologie grâce à la puissance de traitement, à la capacité d’apprentissage et à la vitesse améliorées des réseaux neuronaux, ainsi que l’augmentation de la collecte de données auprès des utilisateurs par diverses organisations accélèrent la croissance du marché. L'adoption rapide de composants plus récents, en particulier l'IA, par les consommateurs et les industries des utilisateurs finaux, car elle les aide à leur faciliter la vie et à prendre des décisions éclairées et judicieuses, et l'augmentation de la demande pour la détection de relations non linéaires complexes entre les variables et la reconnaissance de modèles dans le Big Data. influencer davantage le marché. De plus, l’augmentation des investissements, la numérisation rapide, la croissance et le développement de l’intelligence artificielle et la forte demande de formation de grands volumes d’ensembles de données avec une faible supervision ont un impact positif sur le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN). En outre, les innovations dans le produit existant étendent des opportunités rentables aux acteurs du marché au cours de la période de prévision de 2021 à 2028.
D’un autre côté, les complexités liées à la mise en œuvre des algorithmes et à l’intégration du matériel ainsi que le manque de connaissance du composant devraient entraver la croissance du marché. Le manque de professionnels qualifiés devrait remettre en cause le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) au cours de la période de prévision 2021-2028.
Ce rapport sur le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) fournit des détails sur les nouveaux développements récents, les réglementations commerciales, l’analyse des importations et des exportations, l’analyse de la production, l’optimisation de la chaîne de valeur, la part de marché, l’impact des acteurs du marché nationaux et localisés, analyse les opportunités en termes de poches de revenus émergentes. , changements dans la réglementation du marché, analyse stratégique de la croissance du marché, taille du marché, croissances des catégories de marché, niches d’application et domination, approbations de produits, lancements de produits, expansions géographiques, innovations technologiques sur le marché. Pour obtenir plus d’informations sur le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN), contactez Data Bridge Market Research pour une note d’analyste, notre équipe vous aidera à prendre une décision de marché éclairée pour atteindre la croissance du marché.
Portée du marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) en Amérique du Nord et taille du marché
Le marché des réseaux de neurones d’apprentissage profond (DNN) est segmenté en fonction du composant, de l’application et de l’utilisateur final. La croissance entre les segments vous aide à analyser les poches de croissance de niche et les stratégies pour aborder le marché et à déterminer vos principaux domaines d'application et la différence entre vos marchés cibles.
- Sur la base des composants, le marché des réseaux de neurones d’apprentissage profond (DNN) est segmenté en matériel, logiciels et services.
- Sur la base des applications, le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) est segmenté en reconnaissance d’images, reconnaissance vocale, traitement du langage naturelet l'exploration de données.
- Sur la base de l'utilisateur final, le marché des réseaux neuronaux d'apprentissage profond (DNN) est segmenté en banque, services financiers et assurances (BFSI), informatique et télécommunications, soins de santé, vente au détail, automobile, fabrication, aérospatiale et défense, sécurité et autres.
Réseaux de neurones d’apprentissage profond (DNN) marché au niveau des pays Analyse
Le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) est analysé et des informations et tendances sur la taille du marché sont fournies par pays, composant, application et utilisateur final, comme indiqué ci-dessus.
Les pays couverts dans le rapport sur le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) sont les États-Unis, le Canada et le Mexique.
La section nationale du rapport sur le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) fournit également des facteurs individuels ayant un impact sur le marché et des changements dans la réglementation du marché au niveau national qui ont un impact sur les tendances actuelles et futures du marché. Les points de données tels que les volumes de consommation, les sites et volumes de production, l’analyse des importations et des exportations, l’analyse des tendances des prix, le coût des matières premières, l’analyse de la chaîne de valeur en aval et en amont sont quelques-uns des principaux indicateurs utilisés pour prévoir le scénario de marché pour chaque pays. En outre, la présence et la disponibilité des marques mondiales et les défis auxquels elles sont confrontées en raison de la concurrence importante ou rare des marques locales et nationales, de l'impact des tarifs nationaux et des routes commerciales sont pris en compte tout en fournissant une analyse prévisionnelle des données nationales.
Paysage concurrentiel et Analyse de la part de marché de Réseaux de neurones d’apprentissage profond (DNN)
Le paysage concurrentiel du marché des réseaux de neurones d’apprentissage profond (DNN) fournit des détails par concurrent. Les détails inclus sont un aperçu de l'entreprise, les données financières de l'entreprise, les revenus générés, le potentiel du marché, les investissements dans la recherche et le développement, les nouvelles initiatives de marché, la présence mondiale, les sites et installations de production, les capacités de production, les forces et les faiblesses de l'entreprise, le lancement du produit, la largeur et l'étendue du produit, l'application. dominance. Les points de données fournis ci-dessus sont uniquement liés à l’orientation des entreprises liée au marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN).
Les principaux acteurs couverts dans le rapport sur le marché des réseaux neuronaux d’apprentissage profond (DNN) sont ALYUDA RESEARCH, LLC, ALPHABET INC., 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, entre autres. Les analystes DBMR comprennent les atouts concurrentiels et fournissent une analyse concurrentielle pour chaque concurrent séparément.
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