都柏林，2024年11月21日（GLOBE NEWSWIRE）-“人工神经网络-全球战略商业报告”报告已被添加到ResearchAndMarkets.com的产品中。2023年，全球人工神经网络市场估计为7.683亿美元，预计到2030年将达到15亿美元，2023年至2030年的复合年增长率为10.2%。这份全面的报告对市场趋势、驱动因素和预测进行了深入分析，帮助您做出明智的商业决策。
人工神经网络市场的增长是由几个趋同因素推动的，这些因素突显了各个行业对人工智能驱动解决方案的需求不断增长。一个主要驱动力是数字平台、物联网设备和社交媒体数据生成的增加，这创造了前所未有的数据量，神经网络可以分析这些数据来揭示模式并做出预测。随着各行各业的公司认识到数据驱动见解的价值，将人工神经网络用于预测性维护、客户细分和产品推荐等任务的采用率激增。
计算能力的进步，特别是强大GPU和TPU等专用AI硬件的发展，也使得更快、更经济地训练大型和深度神经网络成为可能，从而加速了它们在实时应用中的部署。此外，深度学习框架和工具的不断完善降低了使用人工神经网络的技术障碍，使更多的公司能够在运营中采用这些技术。医疗保健和自动驾驶汽车等行业尤其受益于人工神经网络，其中精度和准确性至关重要，监管合规要求使用最先进的技术。神经网络如何在不同行业中应用？
人工神经网络通过为需要复杂数据处理和预测能力的应用程序提供动力，在改变广泛的行业方面变得至关重要。例如，在医疗保健领域，人工神经网络用于分析医学图像，通过识别人类诊断人员可能无法识别的模式，帮助检测癌症等疾病。神经网络在基因组学中也起着重要作用，它们有助于绘制基因图谱，并根据遗传信息预测疾病风险。在金融领域，神经网络为欺诈检测系统提供动力，监控大量交易中可能表明欺诈活动的异常情况。
此外，他们在算法交易中发挥着关键作用，他们分析市场趋势，预测价格波动，并在最少的人为干预下做出高频交易决策。在汽车领域，人工神经网络是自动驾驶系统的支柱，使车辆能够识别物体、解释交通信号，并在瞬间做出决策，以安全地在复杂环境中导航。零售业还利用神经网络进行个性化推荐，分析客户行为以建议产品并量身定制营销策略。
通过这些多样化的应用，人工神经网络展示了其多功能性和影响力，帮助行业在自动化、精度和预测准确性方面取得突破，最终重塑商业模式并提高运营效率。深度神经网络与传统神经网络有何不同？深度神经网络（DNN）是一种先进的人工神经网络形式，具有多层隐藏的神经元，使它们能够从大量数据中学习复杂的模式和表示。
虽然传统的神经网络或浅层网络可能只由一两个隐藏层组成，但DNN可以有几十层甚至几百层，这使得它们在图像识别、自然语言处理和语音识别等复杂任务中特别有效。这种深度使DNN能够捕获数据中的层次模式，其中每一层都学习越来越抽象的特征；例如，在图像处理中，早期层可以检测边缘和形状，而较深层可以识别面部或物体等复杂结构。
然而，DNN复杂性的增加需要强大的计算能力和大型数据集才能有效训练，而这一点直到最近才随着GPU处理和大数据可用性的进步而变得可行。反向传播算法结合了专门的激活函数和正则化技术，有助于DNN避免过拟合并保持准确性。由DNN驱动的深度学习技术已经在人工智能领域取得了重大突破，例如实时语言翻译、视频中的对象检测，以及可以理解和生成类人反应的会话代理，从而突破了神经网络可以完成的任务的界限。
为什么你应该购买这份报告：详细的市场分析：全面分析全球人工神经网络市场，涵盖所有主要地理区域和细分市场。竞争洞察：了解竞争格局，包括不同地区主要参与者的市场占有率。未来趋势和驱动因素：了解塑造全球人工神经网络市场未来的关键趋势和驱动力。可操作的洞察：从可操作的见解中受益，这些见解可以帮助您识别新的收入机会并做出战略业务决策。关键见解：市场增长：
了解图像识别应用领域的显著增长轨迹，预计到2030年将达到5.622亿美元，复合年增长率为9.8%。在分析期间，信号识别应用领域的复合年增长率也将达到10.4%。区域分析：深入了解2023年估计为2.089亿美元的美国市场和预计到2030年将以9.0%的复合年增长率达到2.239亿美元的中国市场。了解其他主要地区的增长趋势，包括日本、加拿大、德国和亚太地区。
关键细分市场
应用（图像识别、信号识别、数据挖掘、其他应用）；垂直（BFSI、零售和电子商务、IT和电信、医疗保健和生命科学、制造业、其他垂直行业）
关键属性：报告属性详细信息编号。第93页预测期2023-2030年2023年预计市场价值（美元）7.683亿美元到2030年预计市场价格（美元）15亿美元复合年增长率10.2%覆盖全球的地区
涵盖的关键主题：
市场概况
影响者市场洞察
世界市场轨迹
全球经济更新
人工神经网络-2024年全球主要竞争对手的市场份额百分比（E）
竞争激烈的市场地位-2024年全球玩家的强势/活跃/小众/琐碎（E）
市场趋势和驱动因素
对高级数据分析需求的增长推动了人工神经网络的发展
对预测建模的日益关注推动了神经网络在各个行业的采用
以下是深度学习如何提高神经网络架构的性能和复杂性
人工神经网络在图像和语音识别中的使用越来越多，扩大了市场范围
自动驾驶汽车需求的增长推动了实时神经网络处理的发展
以下是医疗保健中的神经网络如何支持早期疾病检测和诊断
神经网络在欺诈检测中的应用越来越多，增强了金融业的需求
专注于实时分析和决策扩展了神经网络在物联网中的使用
自然语言处理的日益普及推动了基于语言的神经网络的创新
以下是人工智能驱动的个性化如何通过神经网络增强客户体验
对自主系统需求的增加扩大了神经网络在机器人中的应用
神经结构搜索（NAS）的进展提高了神经网络的效率和准确性
对可解释人工智能的日益关注推动了对透明和可解释神经网络的需求
关注精选玩家：
这份全球人工神经网络市场报告中列出的37家公司中，有一些包括
阿柳达
Clarifai
GMDH，LLC
谷歌有限责任公司
IBM公司
英特尔公司
微软公司
纽拉拉
Neuralware
甲骨文公司
高通公司
星心
病房系统
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