神经网络对深度学习的需求不断增长

全球 深层神经网络市场 预计将达到USD 5.98十亿到2027年，由于大数据分析的扩展，通过神经网络进行深度学习以及在包括IT和电信，BFSI，电子商务和医疗保健在内的各个垂直领域的认知分析程序的出现，预计市场将受到驱动。深度神经网络在临床诊断，图像和信号分析和解释以及药物和疫苗开发等方面的实施不断增长，在很大程度上推动了市场的增长。由于与财务分析，预测成本，风险调查及其他相关的众多应用领域，BFSI行业部分具有可观的市场份额。

通过消除应用程序开发人员的逻辑负担并不理会基于规则的预设算法，深度神经网络设置了类似人为的虚假认知，从而进一步开辟了许多新的可能性，从而无需人工检查即可解决多种应用。整合神经网络使计算机视觉变得更容易使用，并扩展了常规编程可以完成的工作的范围。

该报告的其他主要发现表明

软件和应用程序是最常用的属性，已结合了用于研究模拟器的深层神经网络，建立可视化来监视培训过程，使用应用程序和软件来模拟消费者的行为等。在整个预测期内，软件和应用程序细分市场预计将以22.6%的复合年增长率增长。

由于在各个部门，特别是在北美地区的广泛实施，预计该市场将出现大幅增长。预计在BFSI，IT与电信和医疗保健领域中越来越多地使用先进技术，将刺激对该地区深层神经网络的需求。

深层神经网络广泛用于可视化和视觉分析领域，用于交流信息并通过使用各种视觉编码将抽象数据转换为有用的表示形式来发现有意义的见解。

2018年，瑞士领先的人工智能技术公司Starmind宣布投资1500万美元用于基于人工神经网络的自学下一代设计和算法。

市场上的主要参与者包括Google，Oracle，Microsoft，IBM，Qualcomm，Intel，Ward Systems，Starmind，Neurala，NeuralWare和Clarifai等。