Japón Pronóstico de tamaño del mercado de aprendizaje profundo hasta 2033

• El tamaño del mercado está creciendo en una CAGR de 34,88% de 2023 a 2033.
• Se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje profundo de Japón tenga un significado Compartir para 2033.

Se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje profundo de Japón tenga una importancia Compartir en 2033, en una CAGR de 34.88% durante el período de previsión 2023 a 2033.

Panorama general del mercado

El aprendizaje profundo es un subcampo de aprendizaje automático que consiste en un conjunto de instrucciones de ordenador o algoritmos inspirados en la función y estructura del cerebro. El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que entrena computadoras para aprender por ejemplo. El aprendizaje profundo se conoce comúnmente como redes neuronales artificiales de aprendizaje profundo o redes neuronales de aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un componente importante de la ciencia de datos, junto con las estadísticas y el modelado predictivo. El aprendizaje profundo es extremadamente útil para los científicos de datos que son responsables de recopilar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos; acelera y simplifica este proceso. El aprendizaje profundo funciona de forma similar a cómo un niño aprende a identificar perros. Cada algoritmo en la jerarquía realiza una transformación no lineal en su entrada y luego utiliza lo que aprende a generar un modelo estadístico como salida. Las estaciones continúan hasta que la salida alcance el nivel deseado de precisión. Japón lidera el mundo en la tecnología de robots industriales y tiene la intención de combinarlo con un marco de aprendizaje profundo de código abierto para mejorar los resultados. Las industrias manufactureras utilizan robots industriales para agilizar y optimizar sus operaciones, y la tecnología de aprendizaje profundo permite a los robots industriales detectar y prevenir de antemano los fallos, lo que da lugar a un aumento de la productividad.

Cobertura del informe

Este informe de investigación clasifica el mercado para el mercado de aprendizaje profundo de Japón basado en varios segmentos y regiones pronostica el crecimiento de los ingresos y analiza las tendencias en cada submercado. En el informe se analizan los principales factores de crecimiento, oportunidades y desafíos que influyen en el mercado de aprendizaje profundo del Japón. Se han incluido avances recientes en el mercado y estrategias competitivas como la expansión, el lanzamiento de productos y el desarrollo, la asociación, la fusión y la adquisición para dibujar el paisaje competitivo en el mercado. En el informe se identifican y perfilan estratégicamente a los principales agentes del mercado y se analizan sus competencias básicas en cada subsección del mercado de aprendizaje profundo del Japón.

Factores de conducción

El Gobierno japonés está promoviendo tecnologías avanzadas para aumentar la productividad, las ganancias y reducir al mínimo las pérdidas incurridas en organizaciones. Se espera que el proyecto "Road to the L4" anunciado por el gobierno, cuyo objetivo es aumentar la proliferación de servicios de movilidad avanzada en el país, incluyendo el nivel 4 de conducción autónoma, genere oportunidades lucrativas para el mercado de aprendizaje profundo de Japón. Se espera que la introducción de vehículos autónomos para apoyar a la creciente población geriátrica, así como el desarrollo de la infraestructura vial de apoyo, acelere el crecimiento del mercado de aprendizaje profundo de Japón en los próximos cinco años, mientras que la creciente adopción de tecnologías avanzadas de la industria sanitaria para mejorar la experiencia del cliente y mantener eficientemente los registros de pacientes, está impactando positivamente la demanda del mercado. Además, la tecnología de aprendizaje profundo puede utilizarse para reducir la cantidad de tiempo dedicado al reconocimiento y clasificación de las pertenencias de los pacientes, así como para optimizar el proceso de asignación de la habitación. Se espera que el aumento de la penetración de los dispositivos de telesalud y monitoreo de pacientes impulse el crecimiento del mercado de aprendizaje profundo de Japón en los próximos cinco años.

Factores de restricción

Algunas características asociadas con esta tecnología pueden dificultar el crecimiento del mercado. Una de las limitaciones más importantes de la plataforma DL es la falta de algoritmos desarrollados y precisos. La interacción humana es necesaria para asegurar que los parámetros del sistema estén correctamente establecidos y que el margen de error sea cercano o igual a cero. Este factor puede tener un impacto negativo en las perspectivas de mercado.

Market Segment

• En 2023, el segmento de software representaba la mayor parte de los ingresos durante el período previsto.

Basándose en soluciones, el mercado de aprendizaje profundo de Japón se segmenta en hardware, software y servicios. Entre ellos, el segmento de software tiene la mayor cuota de ingresos durante el período previsto. desde la creciente adopción del software como modelo de servicio debido a su rentabilidad y usabilidad. Como consecuencia, las empresas están desarrollando marcos de aprendizaje profundo para ayudar en el diseño, la capacitación y la validación de redes neuronales profundas. Estos marcos utilizarán un nivel más alto de programación y bibliotecas avanzadas. Además, la comprensión de la máquina, la arquitectura ONNX y la inteligencia de vanguardia aumentan la capacidad de aprendizaje profunda en todas las organizaciones.

• En 2023, el segmento de la CPU representa un crecimiento significativo durante el período previsto.

Basado en hardware, el mercado de aprendizaje profundo de Japón se segmenta en CPU, GPU, FPGA y ASIC. Entre ellos, el segmento de la CPU es testigo de un crecimiento significativo durante el período previsto. Además de su ancho de banda y rendimiento de alta memoria, las GPU son hardware ampliamente utilizado para mejorar los procedimientos de aprendizaje y clasificación en Redes Neurales Computadoras (CNNs). La GPU aumenta el poder computacional, permitiendo al sistema ejecutar múltiples procesos paralelos. Multi-GPU mejora el rendimiento y la precisión del aprendizaje profundo combinando múltiples GPUs en un solo ordenador. Además, puede realizar una variedad de tareas simultáneamente y con precisión en tiempo real.

• En 2023, el segmento de reconocimiento de imágenes representó la mayor cuota de ingresos durante el período previsto.

Basado en la aplicación, el mercado de aprendizaje profundo de Japón se segmenta en reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, diagnóstico de videovigilancia, extracción de datos. Entre ellos, el segmento de reconocimiento de imagen tiene la mayor cuota de ingresos durante el período de previsión. El aprendizaje profundo se puede utilizar en sitios web de vídeo y fotografía para ayudar a los usuarios a encontrar contenido visual. La tecnología se puede aplicar a la búsqueda de imágenes, permitiendo a los usuarios encontrar imágenes o productos similares haciendo referencia a una imagen. El creciente contenido visual en las redes sociales, combinado con la necesidad de modernización de contenidos, impulsará el uso del reconocimiento de imagen.

• En 2023, el segmento de la industria de la salud está presenciando un crecimiento significativo durante el período previsto.

Basado en el usuario final, el mercado de aprendizaje profundo de Japón se segmenta en la industria automotriz, defensa aeroespacial, industria sanitaria, sector manufacturero, marketing. Entre ellos, el segmento de la industria de la salud está presenciando un crecimiento significativo durante el período previsto. Se espera que la atención sanitaria crezca significativamente. Se espera que la transformación digital de la industria sanitaria continúe en los próximos años, creando una oportunidad para que intervengan tecnologías innovadoras como el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo se puede utilizar en análisis predictivos para detectar enfermedades antes, identificar riesgos médicos y sus causas, y prever la hospitalización con precisión. El gobierno japonés ha tomado medidas para integrar la IA y el aprendizaje profundo en la salud, lo que impulsará el mercado durante el período previsto.

Análisis competitivo:

El informe ofrece el análisis adecuado de las principales organizaciones/empresas involucradas en el mercado de aprendizaje profundo del Japón, junto con una evaluación comparativa basada principalmente en su oferta de productos, panoramas empresariales, presencia geográfica, estrategias empresariales, cuota de mercado de segmentos y análisis de SWOT. El informe también proporciona un análisis detallado centrado en las noticias y desarrollos actuales de las empresas, que incluye el desarrollo de productos, innovaciones, empresas conjuntas, asociaciones, fusiones y adquisiciones, alianzas estratégicas y otros. Esto permite la evaluación de la competencia global dentro del mercado.

Lista de empresas clave

• Amazon Web Services (AWS)
• Google Inc.
• IBM Corporation
• Intel Corporation
• Microsoft Corporation
• Preferentes Redes
• Abeja Inc.
• Cinnamon Inc.
• Ubie
• Robotics Ascent
• Otros

Audiencia principal

• Jugadores de mercado
• Inversores
• Usuarios finales
• Autoridades gubernamentales
• Consulting and Research Firm
• capitalistas maduros
• Revendedores de valor añadido (VARs)

Este estudio prevé ingresos a nivel regional y nacional de 2022 a 2033. Spherical Insights ha segmentado el mercado de aprendizaje profundo del Japón basado en los segmentos siguientes:

Japón Deep Learning Market, By Soluciones

• Hardware
• Software
• Servicios

Japón Deep Learning Market, By Hardware

• CPU
• GPU
• FPGA
• ASIC

Japón Deep Learning Market, By Aplicación

• Reconocimiento de imagen
• Reconocimiento de voz
• Vigilancia de vídeo " Diagnósticos
• Data Mining

Japón Deep Learning Market, By Final-User

• Industria automotriz
• Aerospace & Defense
• Healthcare Industry
• Sector de fabricación
• Marketing