일본 딥러닝 마켓 크기, 공유, Forecast로 2033

일본 딥러닝 마켓 크기 Insights Forecasts to 2033

• 시장 규모는 2023년부터 2033년까지 34.88%의 CAGR로 성장하고 있습니다.
• 일본 딥러닝 시장 규모는 Significant를 잡아야 합니다. 2033년

일본 딥러닝 시장의 규모는 뜻깊은 2033년, 예측 기간 동안 34.88%의 CAGR에서 2033년.

시장 개요

Deep Learning은 뇌의 기능 및 구조에 의해 영감을 받은 컴퓨터 지침 또는 알고리즘 세트로 구성된 기계 학습의 하위 필드입니다. Deep Learning은 컴퓨터를 학습하는 기계 학습 기술입니다. 딥러닝은 일반적으로 딥러닝 인공 신경망 또는 딥러닝 신경망으로 불립니다. Deep Learning은 데이터 과학의 중요한 구성 요소이며 통계 및 예측 모델링과 함께합니다. Deep Learning은 수집, 분석 및 데이터의 큰 양을 해석하는 데이터 과학자에 매우 유용합니다. 이 과정을 가속화하고 단순화합니다. 딥러닝은 개를 식별하는 방법을 배운다. hierarchy의 각 알고리즘은 입력에 비선형 변환을 수행하고 출력으로 통계 모델을 생성하는 것을 배우는 것을 사용합니다. Iterations는 산출이 정확도의 원한 수준을 달성할 때까지 계속합니다. Japan은 산업용 로봇 기술 분야에서 세계를 선도하고 있으며, 개방형 자원의 심층적 프레임 워크와 결합하여 결과를 개선합니다. 산업용 로봇을 사용하여 작업 흐름을 간소화하고 최적화하고, 깊은 학습 기술은 산업 로봇을 감지하고 개선 된 생산성으로 인한 고장을 방지 할 수 있습니다.

공지사항

이 연구 보고서는 다양한 세그먼트 및 지구 예측 수익 성장과 각 하위 시장의 추세를 분석하는 일본 딥러닝 시장을 위한 시장을 분류합니다. 보고서는 일본 심층 시장의 핵심 성장 드라이버, 기회 및 과제를 분석합니다. 확장, 제품 출시 및 개발, 파트너십, 합병 및 인수와 같은 최근 시장 개발 및 경쟁력 전략은 시장에서 경쟁력 있는 풍경을 그리기 위해 포함되었습니다. 이 보고서는 전략적으로 식별하고 주요 시장 선수를 프로파일링하고 일본 딥러닝 시장의 각 하위 세그먼트에서 핵심 역량을 분석합니다.

연락처

일본 정부는 생산성, 이익, 감소를 최소화하기 위해 선진 기술을 추진하고 있습니다. 정부는 "L4에로드"프로젝트, 이는 수준 4 자율 운전을 포함하여 국가의 고급 이동 서비스의 확산을 증가시키는 것을 목표로, 일본 깊은 학습 시장의 수익성을 창출 할 것으로 예상된다. 자율주행 차량의 도입으로 성장한 거대 인구뿐만 아니라 지원 도로 인프라의 개발도 향후 5 년 동안 일본 깊은 학습 시장 성장을 가속화 할 것으로 예상되며, 의료 산업의 선진 기술의 채택이 증가하여 고객 경험을 개선하고 효율적으로 환자 기록을 유지하고 시장 수요에 긍정적으로 영향을 미칩니다. 또한, 딥러닝 기술은 방 할당 프로세스를 최적화뿐만 아니라 환자의 인식 및 분류에 소요되는 시간을 단축하기 위해 사용될 수 있습니다. telehealth와 참을성 있는 감시 장치의 증가한 침투는 다음 5 년 동안 일본의 깊은 학습 시장 성장을 몰기 위하여 예상됩니다.

공급 능력

이 기술과 관련된 특정 기능은 hamper 시장 성장을 할 수 있습니다. DL 플랫폼의 가장 중요한 제한 중 하나는 개발 및 정확한 알고리즘의 부족입니다. 인간의 상호 작용은 시스템의 매개 변수가 올바르게 설정되고 오류 마진이 0과 동일하게 될 것을 보장해야합니다. 이 요인은 시장 전망에 부정적인 충격이 있을지도 모릅니다.

시장 Segment

• 2023년에, 소프트웨어 부문은 예측 기간에 가장 큰 수익 점유율을 차지했습니다.

솔루션에 기반을 둔 일본 딥러닝 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 이 중, 소프트웨어 세그먼트는 예측 기간에 가장 큰 수익 공유. 소프트웨어의 상승 채택 때문에 그것의 비용 효과 및 유용성 때문에 서비스 모형. 결과적으로, 기업은 깊은 신경망의 디자인, 훈련 및 검증에 대한 깊은 학습 프레임 워크를 개발하고 있습니다. 이 프레임 워크는 더 높은 수준의 프로그래밍 및 고급 라이브러리를 사용합니다. 또한, 기계 comprehension, ONNX 아키텍처 및 가장자리 지능은 조직 전체에 깊은 학습 능력을 향상시킵니다.

• 2023년에 CPU 세그먼트는 예측 기간에 상당한 성장을 목격하고 있습니다.

하드웨어를 기반으로 일본 딥러닝 시장은 CPU, GPU, FPGA 및 ASIC로 구분됩니다. 이 중 CPU 세그먼트는 예측 기간에 상당한 성장을 목격하고 있습니다. 높은 메모리 대역폭 및 처리량 외에도 GPU는 컴퓨터 신경 네트워크 (CNNs)의 학습 및 분류 절차를 개선하기위한 널리 사용되는 하드웨어입니다. GPU는 계산 능력을 향상시키고, 여러 병렬 프로세스를 실행할 수 있습니다. Multi-GPU는 단일 컴퓨터에서 여러 GPU를 결합하여 딥러닝 성능과 정확성을 향상시킵니다. 또한, 그것은 동시에 다양한 작업을 수행 할 수 있으며 즉시 정확하게.

• 2023 년, 이미지 인식 세그먼트는 예측 기간에 가장 큰 수익 공유를 차지했습니다.

응용 프로그램에 따라 일본 딥러닝 시장은 이미지 인식, 음성 인식, 비디오 감시 및 진단, 데이터 마이닝으로 구분됩니다. 이 중, 이미지 인식 세그먼트는 예측 기간에 가장 큰 수익 공유. Deep Learning은 사용자들이 시각적 콘텐츠를 찾을 수 있도록 재고 비디오 및 사진 웹 사이트에서 사용할 수 있습니다. 이 기술은 이미지 검색에 적용 할 수 있으며 사용자가 이미지를 참조하여 유사한 이미지 또는 제품을 찾을 수 있습니다. 소셜 미디어에 대한 증가 된 시각 콘텐츠는 콘텐츠 현대화의 필요와 결합되어 이미지 인식의 사용을 구동합니다.

• 2023년에 의료 산업 부문은 예측 기간에 상당한 성장을 목격하고 있습니다.

최종 사용자를 기반으로 일본 딥러닝 시장은 자동차 산업, 항공 우주 및 방위, 의료 산업, 제조 분야, 마케팅으로 구분됩니다. 이러한 중, 의료 산업 세그먼트는 예측 기간에 상당한 성장을 목격하고있다. Healthcare는 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 의료 산업의 디지털 전환은 향후 몇 년 동안 계속 될 것으로 예상되며, Deep Learning to intervene과 같은 혁신적인 기술을 활용할 수 있습니다. 심플한 학습은 질병을 조기에 감지하기 위해 예측 분석에서 사용되며 의료 위험과 원인을 확인하고 정확하게 예측하는 병원화를 식별 할 수 있습니다. 일본 정부는 AI를 통합하고 의료에 깊은 학습을 할 수있는 단계를 가지고 있으며, 예측 기간 동안 시장을 운전합니다.

경쟁 분석:

이 보고서는 일본 딥러닝 시장과 관련된 주요 조직 / 커뮤니티의 적절한 분석을 제공하여 제품 제공, 비즈니스 개요, 지리적 인 존재, 기업 전략, 세그먼트 시장 점유율 및 SWOT 분석에 따라 비교 평가를 기반으로합니다. 이 보고서는 또한 기업의 현재 뉴스 및 개발에 초점을 맞춘 정교한 분석, 제품 개발, 혁신, 합작 투자, 파트너십, 합병 및 인수, 전략적 제휴 및 기타를 포함. 이것은 시장 내에서 전반적인 경쟁의 평가를 허용합니다.

주요회사

• Amazon 웹 서비스 (AWS)
• 구글 Inc.
• IBM 회사
• 인텔 기업
• Microsoft 회사
• Preferred 네트워크
• (주)아베자
• (주)신나몬
• 뚱 베어
• Ascent 로봇
• 이름 *

핵심 목표 Audience

• 시장 선수
• 투자정보
• 끝 사용자
• 정부 기관
• 컨설팅 및 연구
• 벤처캐피털
• 부가가치세 (VAR)

이 연구는 지역 및 2022에서 2033까지의 국가 수준에서 수익을 예측합니다. Spherical Insights는 아래의 세그먼트를 기반으로 일본 딥러닝 시장을 세분화했습니다.

일본 딥러닝 마켓, By Solutions

• 제품정보
• 소프트웨어
• 제품정보

일본 딥러닝 마켓, Hardware

• CPU의
• GPU 지원
• 사이트맵
• 사이트맵

일본 딥러닝 마켓, by Application

• 이미지 인식
• 음성 인식
• 영상 감시 & 진단
• 데이터 마이닝

일본 딥러닝 마켓, End-User에 의해

• 자동차 산업
• 항공 및 방위
• 의료 산업
• 제조 분야
• 회사연혁