Japon Deep Learning Taille du marché Perspectives Prévisions à 2033

• La taille du marché augmente à un TCAC de 34,88 % de 2023 à 2033.
• La taille du marché japonais de l'apprentissage approfondi devrait être significative. Partager d'ici 2033.

La taille du marché japonais de l'apprentissage profond devrait être significative. Part d'ici 2033, avec un TCAC de 34,88 % au cours de la période de prévision 2023-2033.

Aperçu du marché

L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui consiste en un ensemble d'instructions ou d'algorithmes informatiques inspirés par la fonction et la structure du cerveau. L'apprentissage profond est une technique d'apprentissage automatique qui forme les ordinateurs à apprendre par exemple. L'apprentissage profond est communément appelé les réseaux neuronaux artificiels d'apprentissage profond ou les réseaux neuronaux d'apprentissage profond. L'apprentissage approfondi est un élément important de la science des données, parallèlement aux statistiques et à la modélisation prédictive. L'apprentissage profond est extrêmement utile pour les data savants qui sont responsables de la collecte, de l'analyse et de l'interprétation de grandes quantités de données; il accélère et simplifie ce processus. L'apprentissage profond fonctionne de la même façon qu'un enfant apprend à identifier les chiens. Chaque algorithme de la hiérarchie effectue une transformation non linéaire sur son entrée, puis utilise ce qu'il apprend pour générer un modèle statistique comme sortie. Les itérations se poursuivent jusqu'à ce que la sortie atteigne le niveau de précision souhaité. Le Japon est le chef de file mondial de la technologie des robots industriels et a l'intention de la combiner avec un cadre d'apprentissage en profondeur ouvert pour améliorer les résultats. Les industries manufacturières utilisent des robots industriels pour rationaliser et optimiser leurs opérations, et la technologie d'apprentissage profond permet aux robots industriels de détecter et de prévenir les dysfonctionnements à l'avance, ce qui accroît la productivité.

Couverture du rapport

Le présent rapport de recherche classe le marché japonais de l'apprentissage profond en fonction de divers segments et régions qui prévoient la croissance des recettes et analyse les tendances de chaque sous-marché. Le rapport analyse les principaux facteurs de croissance, les possibilités et les défis qui influent sur le marché japonais de l'apprentissage approfondi. L'évolution récente du marché et les stratégies concurrentielles telles que l'expansion, le lancement de produits et le développement, le partenariat, la fusion et l'acquisition ont été inclus dans le but d'établir le contexte concurrentiel du marché. Le rapport identifie et présente de façon stratégique les principaux acteurs du marché et analyse leurs compétences de base dans chaque sous-segment du marché japonais de l'apprentissage profond.

Facteurs moteurs

Le gouvernement japonais encourage les technologies de pointe pour accroître la productivité, les profits et réduire au minimum les pertes subies par les organisations. Le projet annoncé par le gouvernement "Road to the L4", qui vise à accroître la prolifération des services de mobilité avancée dans le pays, y compris la conduite autonome de niveau 4, devrait créer des opportunités lucratives pour le marché japonais de l'apprentissage profond. L'introduction de véhicules autonomes pour soutenir la population gériatrique croissante, ainsi que le développement d'infrastructures routières de soutien, devraient accélérer la croissance du marché japonais de l'apprentissage profond au cours des cinq prochaines années, tandis que l'adoption accrue par l'industrie des soins de santé de technologies de pointe pour améliorer l'expérience client et maintenir efficacement les dossiers des patients aura une incidence positive sur la demande du marché. De plus, la technologie d'apprentissage profond peut être utilisée pour réduire le temps consacré à la reconnaissance et à la catégorisation des effets personnels des patients, ainsi que pour optimiser le processus d'attribution des salles. La pénétration accrue des dispositifs de télésanté et de surveillance des patients devrait stimuler la croissance du marché japonais de l'apprentissage profond au cours des cinq prochaines années.

Facteurs de recyclage

Certaines caractéristiques associées à cette technologie peuvent entraver la croissance du marché. L'une des limites les plus importantes de la plateforme DL est le manque d'algorithmes développés et précis. L'interaction humaine est nécessaire pour s'assurer que les paramètres du système sont correctement définis et que la marge d'erreur est proche ou égale à zéro. Ce facteur peut avoir un impact négatif sur les perspectives du marché.

Marché

• En 2023, le segment des logiciels représentait la plus grande part des revenus au cours de la période de prévision.

Basé sur des solutions, le marché japonais de l'apprentissage profond est segmenté en matériel, logiciels et services. Parmi ceux-ci, le segment des logiciels a la plus grande part des revenus au cours de la période de prévision. depuis l'adoption croissante du logiciel comme modèle de service en raison de sa rentabilité et de sa facilité d'utilisation. En conséquence, les entreprises développent des cadres d'apprentissage profond pour faciliter la conception, la formation et la validation de réseaux neuronaux profonds. Ces cadres utiliseront un niveau plus élevé de programmation et de bibliothèques avancées. De plus, la compréhension de la machine, l'architecture ONNX et l'intelligence de pointe stimulent la capacité d'apprentissage profond dans toutes les organisations.

• En 2023, le segment du CPU connaît une croissance importante au cours de la période de prévision.

Basé sur le matériel, le marché japonais de l'apprentissage profond est segmenté en CPU, GPU, FPGA et ASIC. Parmi ceux-ci, le segment du CPU connaît une croissance importante au cours de la période de prévision. Outre leur bande passante et leur débit de mémoire élevés, les GPU sont un matériel largement utilisé pour améliorer les procédures d'apprentissage et de classification dans les réseaux informatiques neuraux (RCN). Le GPU augmente la puissance de calcul, permettant au système d'exécuter plusieurs processus parallèles. Multi-GPU améliore les performances et la précision d'apprentissage en combinant plusieurs GPU sur un seul ordinateur. En outre, il peut effectuer une variété de tâches simultanément et avec précision en temps réel.

• En 2023, le segment de la reconnaissance de l'image représentait la plus grande part des revenus au cours de la période de prévision.

Basé sur l'application, le marché japonais de l'apprentissage profond est segmenté en reconnaissance d'image, reconnaissance vocale, vidéosurveillance et diagnostic, extraction de données. Parmi ceux-ci, le segment de la reconnaissance de l'image a la plus grande part des revenus au cours de la période de prévision. L'apprentissage profond peut être utilisé sur les sites de vidéo et de photographie stock pour aider les utilisateurs à trouver du contenu visuel. La technologie peut être appliquée à la recherche d'images, permettant aux utilisateurs de trouver des images ou des produits similaires en se référant à une image. L'augmentation du contenu visuel sur les médias sociaux, combinée à la nécessité de moderniser le contenu, favorisera l'utilisation de la reconnaissance de l'image.

• En 2023, le secteur des soins de santé connaît une croissance importante au cours de la période de prévision.

Basé sur l'utilisateur final, le marché japonais de l'apprentissage profond est segmenté dans l'industrie automobile, l'aérospatiale et la défense, l'industrie de la santé, le secteur manufacturier, le marketing. Parmi eux, le secteur des soins de santé connaît une croissance importante au cours de la période de prévision. Les soins de santé devraient augmenter considérablement. La transformation numérique de l'industrie des soins de santé devrait se poursuivre dans les années à venir, créant ainsi une occasion pour les technologies innovantes comme l'apprentissage profond d'intervenir. L'apprentissage approfondi peut être utilisé dans l'analyse prédictive pour détecter les maladies plus tôt, identifier les risques médicaux et leurs causes, et prévoir avec précision l'hospitalisation. Le gouvernement japonais a pris des mesures pour intégrer l'IA et l'apprentissage profond dans les soins de santé, ce qui stimulera le marché pendant la période de prévision.

Analyse concurrentielle :

Le rapport présente l'analyse appropriée des principales organisations/entreprises impliquées dans le marché japonais de l'apprentissage profond, ainsi qu'une évaluation comparative fondée principalement sur leur offre de produits, leurs aperçus commerciaux, leur présence géographique, leurs stratégies d'entreprise, leur part de marché et leur analyse SWOT. Le rapport fournit également une analyse détaillée des nouvelles et des développements actuels des entreprises, qui comprennent le développement de produits, des innovations, des coentreprises, des partenariats, des fusions et acquisitions, des alliances stratégiques, etc. Cela permet d'évaluer la concurrence globale sur le marché.

Liste des entreprises clés

• Amazon Web Services (AWS)
• Google Inc.
• Société IBM
• Société Intel
• Microsoft Corporation
• Réseaux préférés
• Abeja Inc.
• Cinnamon Inc.
• Ubie
• Ascent Robotics
• Autres

Public cible clé

• Les acteurs du marché
• Investisseurs
• Utilisateurs finaux
• Autorités publiques
• Cabinet de conseil et de recherche
• Capital-risque
• Revendeurs à valeur ajoutée (VAR)

Cette étude prévoit des recettes aux niveaux régional et national de 2022 à 2033. Spheric Insights a segmenté le marché japonais de l'apprentissage profond sur la base des segments ci-dessous:

Japon Deep Learning Market, par Solutions

• Matériel
• Logiciel
• Services

Japon Deep Learning Market, par Matériel

• CPU
• GPU
• FPGA
• CITI

Japon Deep Learning Market, par Demande

• Reconnaissance de l'image
• Reconnaissance vocale
• Surveillance vidéo et diagnostics
• Extraction de données

Japon Deep Learning Market, par Utilisateur final

• Industrie automobile
• Aéronautique & Défense
• Secteur de la santé
• Secteur manufacturier
• Commercialisation