A crescente adoção de IA em serviços centrados no cliente é o principal fator que impulsiona o mercado de aprendizagem profunda
O mercado global de aprendizado profundo deve crescer de US $ 12,3 bilhões em 2020 para US $ 60,5 bilhões até 2025 a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 37,5% entre 2020 e 2025. O mercado global de aprendizado profundo está ganhando destaque por conta de sua aplicativos complexos baseados em dados, incluindo reconhecimento de voz e imagem. Espera-se que o rápido aumento na quantidade de dados sendo gerados em diferentes setores de uso final forneça tração para o crescimento do setor. Além disso, a necessidade crescente de interação humana e máquina está oferecendo novos caminhos de crescimento para provedores de soluções para fornecer soluções e recursos aprimorados.
Aprendizado profundo, ou aprendizado estruturado profundo, é uma divisão do aprendizado de máquina que usa modelos algorítmicos em camadas para analisar dados. É um componente crucial da ciência de dados, que usa estatísticas e modelagem preditiva para coletar, analisar e interpretar grandes quantidades de informações. Também envolve o uso de inteligência artificial (IA) para imitar o funcionamento do cérebro humano ao processar dados, formar padrões e tomar decisões.
A crescente adoção de soluções de software em vários aplicativos, como assistentes de smartphone, caixas eletrônicos que leem cheques, software de reconhecimento de voz e imagem em redes sociais e software que veicula anúncios em muitos sites, está impulsionando o crescimento da tecnologia de aprendizado de máquina no mercado . A maioria das empresas que fabricam e desenvolvem sistemas e softwares relacionados fornecem suporte online e offline, dependendo da aplicação. Diversas empresas oferecem instalação, treinamento e suporte nesses sistemas, além de assistência online e pós-manutenção de software e serviços necessários.
Outro fator impulsionador do crescimento do mercado é a crescente implantação de cidades inteligentes. Os sistemas de aprendizado profundo são usados para construir um modelo de infraestrutura inteligente, e esses sistemas monitoram a taxa de tráfego, o consumo de energia e tomam decisões com base na gravidade da situação. O aprendizado profundo também será usado para gerenciar grandes volumes de dados gerados a partir de diferentes sensores, reduzindo assim o problema de congestionamento da rede.
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source – www.analyticsinsight.net
