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Aug 18, 2020 2:23 PM ET

Mercado de Aprendizaje Profundo: Tecnología Futura, Crecimiento , Tendencias , Oportunidades y Informe de Análisis de Jugadores Clave 2023


iCrowd Newswire - Aug 18, 2020

WiseGuyReports.com Publicar un nuevo informe de investigación de mercado sobre –” Deep Learning Market: Future Technology, Growth ,Trends , Opportunities and Key Players Analysis Report 2023″.”.

Mercado de Aprendizaje Profundo 2020

Resumen: –

Se confía en el mercado mundial de aprendizaje profundo para observar un desarrollo significativo durante el período de tiempo de conjetura. América del Norte se evalúa como un área prominente para el mercado de aprendizaje profundo debido a la cercanía de los actores clave del mercado, poniendo vigorosamente recursos en el trabajo innovador de programación de aprendizaje profundo, etapas, aplicaciones y marcos sobre los Estados Unidos, Canadá y México. Por lo tanto, se prevé que la ampliación del interés por la innovación en el aprendizaje profundo por el manejo regular de idiomas y el reconocimiento de voz/discurso en la industria de la administración presupuestaria europea impulse el profundo mercado del aprendizaje en los próximos años. En noviembre de 2017, Google creó su aparato de esfuerzo coordinado llamado Colaboratory, que puede ejecutar código y mostrar el rendimiento dentro del informe. Depende de Jupyter (una etapa de código abierto para el avance de programación utilizando python) y permite a los clientes compartir y utilizar blocs de notas con otro cliente sin introducirlo en el PC. se espera que el mercado crezca a un ritmo del 30,87% de CAGR durante el período previsto.

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Los principales actores clave incluidos en este informe son:-

Mellanox Technologies (EE.UU.), Adapteva, Inc. (EE.UU.), Qualcomm Technologies Inc. (EE.UU.), NVIDIA Corporation (USA), Baidu Inc (China), IBM Corporation (USA), Amazon Inc. (EE.UU.), Intel Corporation (EE.UU.), Samsung Electronics Co Ltd (Corea del Sur), Micron Technology (EE.UU.), Sensory Inc. (EE.UU.), Xilinx Inc. (EE.UU.), Google LLC (EE.UU.), entre otros son algunos de los principales actores del mercado de aprendizaje profundo.

El mercado global de Deep Learning se analiza a fondo a través de la lente de varias dinámicas de mercado. Las proyecciones de tamaño, volumen e ingresos se estiman para un período de 2019 a 2023. Contiene una visión detallada de las tendencias históricas del mercado global de Deep Learning, el escenario actual y las previsiones de la trayectoria de crecimiento del mercado durante el período de previsión. Los principales facilitadores del crecimiento y los obstáculos que afectan al mercado también se estudian en detalle en el informe en este contexto combinado con oportunidades, tendencias y perspectivas. La inteligencia competitiva, los puntos de referencia de los productos y los perfiles de los incondicionales clave se escriben con gran detalle.

Las variables dinámicas del mercado de Deep Learning se resaltan y exploran en profundidad. Los impulsores, las restricciones, las tendencias y las amenazas se explican con la cita de cifras y estadísticas de organizaciones de renombre y sitios web gubernamentales. Los gráficos y otros datos gráficos se utilizan para indicar sus características destacadas para crear un impacto indeleble. Las restricciones y los desafíos se mencionan con respecto a las políticas gubernamentales, el escenario económico, la escena política y el sentimiento de los consumidores.

Las perspectivas de crecimiento futuro del mercado global de Deep Learning también se estudian en detalle en el informe. Los diversos factores que afectan a la trayectoria de crecimiento del mercado global se estudian en detalle en el informe y el nivel de su impacto en el mercado a corto, mediano y largo plazo se presenta en el informe. Las principales estrategias competitivas utilizadas por los actores en el mercado de Deep Learning también se estudian en el informe y su promesa en el futuro también se evalúa objetivamente. La cadena de suministro y la cadena de valor y sus discrepancias se estudian y citan con estudios de caso.

La investigación primaria y secundaria se utiliza en el informe para presentar una visión general detallada del mercado de Deep Learning a los lectores. La investigación primaria se recopila de entrevistas con los principales gigantes de la industria, encuestas con ejecutivos corporativos y fuentes de renombre. La investigación secundaria se recopila de documentos técnicos e informes, directorios y bases de datos para la verificación de la información primaria con el fin de proporcionar una visión general completa del informe.

Los usuarios finales se identifican según las necesidades del informe de mercado y el sentimiento del consumidor medido en términos de diferentes métricas. Estas métricas se pueden utilizar para impulsar la innovación en los productos y crear una gran base de consumidores. La entrada de nuevos jugadores y la posición de los actores actuales en el mercado se miden según sus rendimientos financieros,márgenes y estrategias emprendidas para mantener su posición.

Información acerca del informe de https://www.wiseguyreports.com/enquiry/4284277-global-deep-learning-market-research-report-forecast-to-2023

 

Tabla de contenidos – Principales puntos clave

1 Resumen ejecutivo

2 Introducción al mercado
2.1 Definición
2.2 Alcance del estudio
2.3 Estructura del mercado

3 Metodología de investigación
3.1 Proceso de investigación
3.2 Lista de Asunciones
3.3 Modelo de pronóstico

4 Dinámica del mercado
4.1 Introducción
4.2 Controladores
4.2.1 Aumento de la adopción de servicios basados en la nube
4.2.2 El aumento de los datos no estructurados conduce a la creciente demanda de soluciones de aprendizaje profundo
4.3 Restricción
4.3.1 Falta de experiencia técnica
4.4 Oportunidades
4.4.1 Ventajas de las soluciones de aprendizaje profundo en la aplicación de automatización de la salud, la agricultura y la comercialización
4.5 Desafío
4.5.1 Requisito de conjuntos de datos masivos para la formación
4.6 Análisis de la cadena de valor
4.6.1 Diseño
4.6.2 Tarjeta/Procesadores
4.6.3 Sistema y software
4.6.4 Usuarios finales y servicios
4.7 Modelo de las Cinco Fuerzas de Porter
4.7.1 Amenaza de nuevos participantes
4.7.2 Poder de negociación de los proveedores
4.7.3 Poder de negociación de los compradores
4.7.4 Amenaza de suplentes
4.7.5 Intensidad de la rivalidad
4.8 Evolución del Aprendizaje Automático
4.8.1 Correlación del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
4.8.2 Adopción de aprendizaje automático por región
4.8.2.1 América del Norte
4.8.2.2 Europa
4.8.2.3 Asia-Pacífico
4.8.2.4 Resto del mundo (ROW)
4.9 Evolución del Aprendizaje Profundo
4.1 Ciclo de vida de aprendizaje profundo
4.10.1 Definición de los objetivos del proyecto
4.10.2 Adquisición y exploración de datos
4.10.3 Modelado de datos
4.10.4 Interpretación y comunicación
4.10.5 Implementación, Documentación y Mantenimiento
4.11 Casos de uso
4.11.1 Descubrimiento de fármacos y tratamiento médico
4.11.2 Mantenimiento predictivo
4.11.3 Gestión de Servicio al Cliente y Ofertas de Servicio Personalizadas
4.11.4 Optimización logística
4.11.5 Reconocimiento de voz e imagen
4.12 Arquitecturas/Modelos de Aprendizaje Profundo
4.12.1 Red neuronal recurrente (RNN)
4.12.2 Red Neuronal Convolucional (CNN)
4.12.3 Red preentrenada no supervisada (UPN)
4.12.3.1 Red de Creencia Profunda (DBN)
4.12.3.2 Red Adversarial Generativa (GAN)

5 Mercado Global de Aprendizaje Profundo, por Componente
5.1 Visión general
5.1.1 Hardware
5.1.1.1 Procesadores
5.1.1.2 Memoria
5.1.1.3 Red
5.1.2 Software
5.1.2.1 Solución
5.1.2.2 Plataforma
5.1.3 Servicios
5.1.3.1 Instalación
5.1.3.2 Formación
5.1.3.3 Soporte y mantenimiento

Continuó…

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