What is the expected market size of the Deep Learning Market in 2024?

The Deep Learning Market is expected to be valued at 25.68 USD billion in 2024. Read More

What will the market size of the Deep Learning Market be in 2035?

In 2035, the Deep Learning Market is anticipated to reach a value of 199.92 USD billion. Read More

What is the expected CAGR for the Deep Learning Market from 2025 to 2035?

The expected CAGR for the Deep Learning Market from 2025 to 2035 is 20.51 %. Read More

Which region is projected to dominate the Deep Learning Market in 2035?

North America is projected to dominate the Deep Learning Market with a value of 85.0 USD billion in 2035. Read More

What is the projected market size for Image Recognition in 2035?

The market size for Image Recognition within the Deep Learning Market is expected to reach 80.0 USD billion in 2035. Read More

Who are the key players in the Deep Learning Market?

Major players in the Deep Learning Market include C3.ai, Baidu, OpenAI, NVIDIA, and Microsoft, among others. Read More

What is the expected growth of the Speech Recognition segment by 2035?

The Speech Recognition segment of the Deep Learning Market is expected to grow to 30.0 USD billion by 2035. Read More

How much is the Natural Language Processing market projected to be worth in 2035?

The Natural Language Processing segment is projected to be valued at 55.0 USD billion in 2035. Read More

What will be the market size for Recommendation Systems in 2035?

By 2035, the Recommendation Systems segment of the Deep Learning Market is expected to be valued at 35.0 USD billion. Read More

How much is the Deep Learning Market expected to be valued in Europe in 2035?

The Deep Learning Market in Europe is expected to be valued at 45.0 USD billion in 2035. Read More

Deep Learning Market

ID: MRFR/ICT/4600-CR

200 Pages

Aarti Dhapte

July 2025

Marktforschungsbericht zum Deep Learning nach Anwendung (Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Empfehlungssysteme), nach Bereitstellungsmodus (vor Ort, Cloud-basiert, Hybrid), nach Endnutzung (Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Finanzen, Einzelhandel), nach Technologie (Deep Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks) und nach Region (Nordamerika, Europa, Südamerika, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika) – Prognose bis 2035

Deep Learning Market Research Report-Forecast to 2035 Infographic

Single User

$ 4.950,0

Multiple License

$ 5.950,0

Enterprise User

$ 7.250,0

Table of Contents

1. Market Overview

2. Market Trends

3. Market Segment Insights

4. Key Players and Competitive Insights

5. Industry Developments

6. Market Segmentation

7. Report Scope

8. Market Highlights

9. FAQs

Customize Report

Certified Researchers

Globaler Marktüberblick für Deep Learning

Laut MRFR-Analyse wird die Größe des Deep-Learning-Marktes im Jahr 2023 auf 21,31 Milliarden US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass der Deep-Learning-Markt von 25,68 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 199,92 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035 wächst. Die CAGR (Wachstumsrate) des Deep-Learning-Marktes wird im Prognosezeitraum (2025–2035) voraussichtlich bei etwa 20,51 % liegen.

Wichtige Trends im Deep-Learning-Markt hervorgehoben

Der Deep-Learning-Markt erlebt erhebliche Fortschritte, die größtenteils durch die zunehmende Nutzung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Sektoren getrieben werden. Zu den wichtigsten Markttreibern zählt die Verbreitung von Big Data, da Unternehmen riesige Datenmengen generieren, die fortschrittliche Analysetechniken erfordern. Damit verbunden ist die Verbesserung der Rechenleistung, wodurch komplexere Modelle effizient entwickelt und trainiert werden können. Ein weiterer Faktor ist die wachsende Akzeptanz von Deep-Learning-Lösungen in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und dem Finanzwesen, wo sie für Anwendungen wie prädiktive Analytik, Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung eingesetzt werden.

Jüngste Trends deuten auf einen starken Anstieg der Entwicklung spezialisierter Hardware wie GPUs und TPUs hin, die speziell für Deep-Learning-Aufgaben entwickelt wurden und die Leistung weiter optimieren. Darüber hinaus rücken ethische KI und Transparenz in Deep-Learning-Systemen zunehmend in den Vordergrund, da Regierungen und Organisationen Verantwortlichkeit und Fairness bei KI-Anwendungen priorisieren. Chancen im Deep-Learning-Markt ergeben sich auch durch die Integration von Deep Learning mit anderen Technologien wie IoT und Edge Computing, die die Echtzeit-Entscheidungsfindung verbessern können. Die Zunahme von Bildungsinitiativen und Schulungsprogrammen mit Fokus auf Deep Learning trägt zum Aufbau qualifizierter Fachkräfte bei und treibt Innovation und Implementierung branchenübergreifend voran.

Darüber hinaus fördern Kooperationen zwischen Technologieunternehmen und akademischen Einrichtungen Forschung und Entwicklung und ebnen den Weg für Durchbrüche in der Deep-Learning-Methodik. Da Unternehmen weltweit das Potenzial von Deep Learning zur Transformation ihrer Betriebsabläufe erkennen, steht der Markt vor einem dynamischen Wachstum, getragen von laufenden Investitionen in Technologie und Fachkräfte.

Globaler Marktüberblick über Deep Learning

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Markttreiber für Deep Learning

Zunehmende Nutzung künstlicher Intelligenz in allen Branchen

Die schnelle Integration künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Sektoren ist ein wichtiger Treiber für den Deep-Learning-Markt. Branchen wie das Gesundheitswesen, die Automobilindustrie und der Finanzsektor nutzen KI zunehmend, um die Betriebseffizienz zu steigern und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Laut einem Bericht von McKinsey hat die Nutzung von KI-Technologien in verschiedenen Organisationen weltweit jährlich um 25 % zugenommen, was erhebliche Investitionen in Deep-Learning-Lösungen bedeutet.

Unternehmen wie Google und IBM investieren beispielsweise massiv in ihre KI-Abteilungen und tragen so zu einer umfassenderen Nutzung von Deep-Learning-Algorithmen für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Bilderkennung bei. Diese weite Verbreitung unterstreicht nicht nur den Nutzen von Deep-Learning-Technologien, sondern schafft auch eine erhebliche Nachfrage nach Fachkenntnissen in diesem Bereich, was auf ein starkes Wachstumspotenzial für die Deep-Learning-Branche in den kommenden Jahren hindeutet.

Da Regierungen weltweit die Bedeutung von KI erkennen, werden verschiedene Initiativen eingeführt, um Forschung und Entwicklung (F&E) in diesem Sektor zu unterstützen und so das Marktwachstum weiter zu beschleunigen.

Anstieg der Datengenerierung und -verfügbarkeit

Das exponentielle Wachstum der Datengenerierung ist ein entscheidender Faktor, der die Deep-Learning-Branche antreibt. Statista schätzt, dass das weltweite Datenvolumen bis 2025 voraussichtlich 175 Zettabyte erreichen wird. Dieser Datenanstieg erfordert fortschrittliche Tools und Methoden wie Deep Learning, um aus riesigen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen wie Facebook und Amazon veranschaulichen diesen Trend, indem sie Deep-Learning-Techniken nutzen, um nutzergenerierte Inhalte und Verbraucherverhaltensmuster zu analysieren.

Darüber hinaus ermöglicht die zunehmende Verfügbarkeit ausgefeilter Datenspeicher- und -verarbeitungsfunktionen, wie beispielsweise Cloud Computing, Unternehmen, diese Daten für verschiedene Anwendungen zu nutzen, darunter Empfehlungssysteme, Betrugserkennung und prädiktive Analysen. Da Unternehmen datengesteuerte Entscheidungsfindung priorisieren, wird die Nachfrage nach Deep-Learning-Lösungen unweigerlich steigen und dem Deep-Learning-Markt ein erhebliches Wachstum bescheren.

Wachsende Investitionen in Deep-Learning-Startups

Investitionen in Startups, die sich auf Deep-Learning-Technologien konzentrieren, verzeichnen ein bemerkenswertes Wachstum und sind ein wichtiger Treiber für den Deep-Learning-Markt. Laut Crunchbase stieg die Finanzierung von KI- und Machine-Learning-Startups im vergangenen Jahr auf rund 25 Milliarden US-Dollar, was auf ein hohes Vertrauen der Investoren in die Zukunft von Deep-Learning-Anwendungen hindeutet. Namhafte Unternehmen wie Nvidia und Microsoft unterstützen zahlreiche Startup-Initiativen und stellen jungen Unternehmen mit KI-Fokus Finanzierung, Ressourcen und Mentoring zur Verfügung.

Dieser Kapitalzufluss ist entscheidend für Innovationen und ermöglicht Startups die Entwicklung innovativer Anwendungen, die Deep Learning für unterschiedliche Anwendungsfälle wie autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnostik und Cybersicherheitslösungen nutzen. Solange dieser Investitionstrend anhält, wird er nicht nur den Deep-Learning-Markt für nachhaltiges Wachstum positionieren, sondern auch zu einem reichhaltigeren Ökosystem innovativer Produkte und Dienstleistungen führen.

Fortschritte bei der Rechenleistung

Verbesserungen der Rechenleistung, insbesondere durch Grafikprozessoren (GPUs) und dedizierte KI-Hardware, sind wesentliche Treiber des Deep-Learning-Marktes. Unternehmen wie Nvidia sorgen in diesem Bereich für kontinuierliche Innovationen und bieten Hochleistungsrechnerlösungen, die für die Ausführung komplexer Deep-Learning-Algorithmen unverzichtbar sind. Die gesteigerte Leistungsfähigkeit von GPUs hat entscheidend dazu beigetragen, die für tiefe neuronale Netzwerke erforderliche Trainingszeit zu verringern und so den Einsatz von Deep-Learning-Technologien in realen Anwendungen zu beschleunigen.

Laut International Data Corporation wird der globale Markt für KI-Hardware bis 2024 voraussichtlich 20 Milliarden US-Dollar übersteigen. Diese Verbesserung der Verarbeitungskapazität ermöglicht es Unternehmen, umfangreichere Datensätze zu nutzen und robuste Deep-Learning-Modelle zu entwickeln. Die laufenden technologischen Fortschritte treiben die Nachfrage nach Deep-Learning-Lösungen an und verstärken die erwarteten Wachstumskurven innerhalb der Deep-Learning-Branche.

Einblicke in das Marktsegment Deep Learning

Einblicke in die Anwendung des Deep-Learning-Marktes

Der Deep-Learning-Markt im Anwendungssegment ist durch schnelles Wachstum und Diversifizierung gekennzeichnet, was verschiedene Branchen prägt und traditionelle Praktiken verändert. Im Jahr 2024 ragt die Bilderkennung mit einem Wert von 10 Milliarden US-Dollar heraus und soll bis 2035 auf 80 Milliarden US-Dollar ansteigen, was auf ihre Mehrheitsbeteiligung am Markt hindeutet. Diese Anwendung nutzt leistungsstarke Algorithmen für Aufgaben wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und autonome Fahrzeugnavigation und ist daher in Sektoren wie Sicherheit, Gesundheitswesen und Einzelhandel von zentraler Bedeutung.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein weiterer wichtiger Bereich mit einem Wert von 7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 und einem prognostizierten Wachstum auf 55 Milliarden US-Dollar bis 2035. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, was eine verbesserte Automatisierung des Kundendienstes, Stimmungsanalysen und Sprachübersetzungen ermöglicht und so die Effizienz in kommunikationsintensiven Branchen steigert. Spracherkennung, deren Wert im Jahr 2024 auf 4 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und bis 2035 voraussichtlich 30 Milliarden US-Dollar erreichen wird, findet zunehmend Anwendung in den Bereichen Unterhaltungselektronik, Gesundheitswesen und Automobil, wo Sprachbefehle immer alltäglicher werden.

Diese Anwendung spielt eine entscheidende Rolle für die Benutzerfreundlichkeit und den Bedienkomfort. Empfehlungssysteme, deren Wert im Jahr 2024 auf 4,68 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und bis 2035 auf 35 Milliarden US-Dollar steigen soll, bieten personalisierte Erlebnisse durch die Analyse von Benutzerdaten und -präferenzen, was in Bereichen wie E-Commerce und Unterhaltung von entscheidender Bedeutung ist, da sie die Kundenbindung verbessert und den Umsatz steigert. Zusammen machen diese Anwendungen einen erheblichen Teil des Umsatzes im Deep-Learning-Markt aus und unterstreichen ihre Bedeutung für die Integration von Technologien des maschinellen Lernens in das alltägliche Benutzererlebnis.

Die Landschaft entwickelt sich rasant, angetrieben durch technologische Fortschritte und steigende Investitionen in allen Branchen, und schafft so ein robustes Umfeld für zukünftiges Wachstum im globalen Deep-Learning-Ökosystem. Herausforderungen wie Datenschutz und algorithmische Verzerrung bleiben bestehen, doch die Möglichkeiten für Innovation und Effizienzsteigerungen treiben den Fortschritt in diesen Bereichen weiter voran und festigen ihre Bedeutung im breiteren wirtschaftlichen Rahmen. Die Marktsegmentierung für Deep Learning spiegelt eine dynamische Interaktion zwischen technologischem Können und praktischen Anwendungen wider und schafft die Voraussetzungen für ein erhebliches Marktwachstum in den kommenden Jahren, da sich verschiedene Branchen an diese transformativen Technologien anpassen und sie übernehmen.

Einblicke in die Marktanwendung von Deep Learning

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Einblicke in den Bereitstellungsmodus des Marktes für Deep Learning

Der Markt für Deep Learning steht vor einem erheblichen Wachstum, insbesondere im Segment der Bereitstellungsmodi, das lokale, Cloud-basierte und Hybridoptionen umfasst. Bis 2024 wird der Markt voraussichtlich einen Wert von 25,68 Milliarden US-Dollar erreichen, was auf ein starkes Interesse an Deep-Learning-Lösungen in verschiedenen Branchen hindeutet. Die On-Premises-Bereitstellung bietet Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten und Systeme und ist daher eine bevorzugte Wahl für Branchen wie das Finanz- und Gesundheitswesen, in denen Datenschutz von entscheidender Bedeutung ist. Gleichzeitig gewinnt die Cloud-basierte Option aufgrund ihrer Flexibilität, Skalierbarkeit und geringeren Infrastrukturkosten weiter an Bedeutung und ermöglicht Unternehmen, Deep Learning ohne hohe Vorabinvestitionen zu nutzen.

Das Hybridmodell ist ebenfalls von Bedeutung, da es die Stärken von On-Premises- und Cloud-Bereitstellungen kombiniert und somit für Unternehmen attraktiv ist, die einen ausgewogenen Ansatz suchen. Da Unternehmen zunehmend die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz nutzen möchten, wird die Nachfrage nach vielfältigen Bereitstellungsmodi im Deep-Learning-Markt voraussichtlich steigen, getrieben vom Bedarf an Effizienz und Innovation. Steigende Investitionen in Technologie und der Vorstoß zur digitalen Transformation unterstützen dieses Marktwachstum zusätzlich, da Unternehmen versuchen, Deep-Learning-Funktionen nahtlos in ihre Betriebsabläufe zu integrieren.

Einblicke in die Endnutzung des Deep-Learning-Marktes

Der Deep-Learning-Markt steht vor einem starken Wachstum und wird im Jahr 2024 voraussichtlich einen Wert von 25,68 Milliarden US-Dollar erreichen. Schlüsselbranchen wie das Gesundheitswesen, die Automobilindustrie, der Finanzsektor und der Einzelhandel tragen maßgeblich zu diesem Trend bei. Im Gesundheitswesen verbessern Deep-Learning-Anwendungen die Diagnostik und personalisierte Medizin und sorgen so für deutlich bessere Patientenergebnisse. Die Automobilindustrie nutzt Deep Learning für autonomes Fahren und Sicherheitssysteme und fördert so Innovation und Effizienz im Transportwesen. Der Finanzsektor ist ein wichtiger Bereich, in dem Machine-Learning-Algorithmen zur Betrugserkennung und zum Risikomanagement eingesetzt werden, um sichere Transaktionen zu gewährleisten. Der Einzelhandel verändert sich durch Deep-Learning-gestützte Kundeneinblicke und Bestandsoptimierung und verbessert so das Kundenerlebnis. Zusammen unterstreichen diese Sektoren die Bedeutung von Deep-Learning-Technologien weltweit, was ein erhebliches Marktwachstum widerspiegelt und zu einer prognostizierten Marktbewertung von 200 Milliarden US-Dollar bis 2035 führt. Die Wirkung dieser Innovationen unterstreicht die Statistiken des Deep-Learning-Marktes und verdeutlicht nicht nur dessen enormes Potenzial, sondern auch die bevorstehenden Chancen und Herausforderungen in diesem sich schnell entwickelnden Bereich.

Technologieeinblicke in den Deep-Learning-Markt

Der Deep-Learning-Markt innerhalb des Technologiesegments steht vor einem erheblichen Wachstum, was die zunehmende Integration KI-gestützter Technologien in verschiedenen Branchen widerspiegelt. Bis 2024 wird der Markt voraussichtlich einen Wert von 25,68 Milliarden US-Dollar erreichen, was die schnelle Einführung von Deep-Learning-Lösungen unterstreicht. In diesem Bereich erweisen sich Deep Neural Networks, Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks als wichtige Komponenten der Marktdynamik. Tiefe neuronale Netzwerke sind aufgrund ihrer Vielseitigkeit in Anwendungen wie Bilderkennung und natürlicher Sprachverarbeitung von entscheidender Bedeutung, was zu einer starken Marktpräsenz führt.

Faltende neuronale Netzwerke, die für ihre Effizienz bei der Verarbeitung visueller Daten bekannt sind, spielen eine entscheidende Rolle in Sektoren wie dem Gesundheitswesen und autonomen Fahrzeugen. Gleichzeitig sind rekurrierende neuronale Netzwerke für Aufgaben der Sequenzvorhersage unverzichtbar, insbesondere bei Sprachübersetzung und Spracherkennung, und verbessern das Benutzererlebnis deutlich. Die steigende Nachfrage nach automatisierten Systemen sowie Fortschritte in der Hardwaretechnologie werden den Markt für Deep Learning voraussichtlich weiter vorantreiben und der gesamten Branche solide Wachstums- und Innovationsmöglichkeiten bieten.

Die Marktstatistiken zeigen einen klaren Trend hin zu einer stärker KI-zentrierten Welt und bieten den Akteuren im Zeitalter der digitalen Transformation erhebliche Aussichten.

Regionale Einblicke in den Markt für Deep Learning

Der Markt für Deep Learning weist zwischen den verschiedenen Regionen eine ausgeprägte Divergenz auf und weist erhebliche Abweichungen bei den Marktwerten auf, die die unterschiedlichen Wachstumsverläufe unterstreichen. Nordamerika wird im Jahr 2024 voraussichtlich einen Wert von 10,5 Milliarden US-Dollar erreichen und damit die Branche dominieren. Die Mehrheitsbeteiligung dürfte bis 2035 85 Milliarden US-Dollar erreichen, angetrieben durch starke Investitionen in Technologie und Innovation. Es folgt Europa mit einer prognostizierten Bewertung von 6,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024, was den technologischen Fortschritt widerspiegelt, und einem Anstieg auf 45 Milliarden US-Dollar bis 2035.

Im Gegensatz dazu wird der asiatisch-pazifische Raum im Jahr 2024 einen Wert von 5,5 Milliarden US-Dollar erreichen, gestützt durch die schnelle Industrialisierung und den digitalen Wandel, und bis 2035 auf 40 Milliarden US-Dollar anwachsen. Südamerika, dessen Wert im Jahr 2024 2 Milliarden US-Dollar betrug, soll auf 15 Milliarden US-Dollar anwachsen, was auf ein wachsendes Interesse an Deep-Learning-Anwendungen hindeutet. Der Nahe Osten und Afrika stellen einen kleineren Markt dar, der zunächst 1,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 umfasst und voraussichtlich auf 15 Milliarden US-Dollar ansteigen wird, was auf neue Chancen hindeutet. Diese Segmentierung betont nicht nur die aktuellen Einnahmen des Deep-Learning-Marktes, sondern weist auch auf ein erhebliches Wachstumspotenzial hin, insbesondere in Regionen, in denen die Technologieakzeptanz derzeit beschleunigt wird.

Regionale Einblicke in den Deep-Learning-Markt

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Schlüsselakteure und Wettbewerbseinblicke im Deep-Learning-Markt

Der Deep-Learning-Markt ist durch schnelle Fortschritte und eine bemerkenswerte Wettbewerbsdynamik gekennzeichnet, die durch die steigende Nachfrage nach hochentwickelten Lösungen für künstliche Intelligenz in verschiedenen Branchen angetrieben wird. Unternehmen investieren stark in Deep-Learning-Technologien, um das Potenzial von Big Data und maschinellem Lernen zu nutzen und innovative Anwendungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, in der Automobilindustrie und darüber hinaus zu ermöglichen. Der Markt erlebt einen Anstieg an Partnerschaften und Kooperationen, da Unternehmen Deep Learning in ihre bestehenden Frameworks integrieren und innovative Produkte entwickeln möchten. Wichtige Akteure entwickeln ihre Strategien kontinuierlich weiter, um technologisch führend zu bleiben und gleichzeitig die Bedürfnisse vielfältiger Kundenstämme zu erfüllen. Die Agilität von Startups und die Ressourcen etablierter Unternehmen prägen das Wettbewerbsumfeld. Dadurch entsteht ein dynamisches Ökosystem, das für Unternehmen, die ihre Marktposition sichern wollen, gleichermaßen herausfordernd wie vielversprechend ist.

C3.ai zeichnet sich im Deep-Learning-Markt durch sein robustes Lösungsangebot für Unternehmensanwendungen aus. Die Stärken des Unternehmens liegen in seinen fortschrittlichen Analysefunktionen und KI-gesteuerten Softwareplattformen, die es Unternehmen ermöglichen, Deep Learning nahtlos in ihre operativen Frameworks zu integrieren. C3.ai hat sich durch seinen Fokus auf die Entwicklung maßgeschneiderter Anwendungen für spezifische Branchen wie Energie, Fertigung und Finanzdienstleistungen eine starke Präsenz erarbeitet. Das Engagement des Unternehmens für Innovation, unterstützt durch ein Expertenteam, ermöglicht es dem Unternehmen, seinen Wettbewerbsvorteil zu sichern und seinen Kunden die schnelle Einführung von Deep-Learning-Technologien bei gleichzeitiger Optimierung ihrer Betriebseffizienz zu ermöglichen. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung seines Produktangebots und den Einsatz strategischer Partnerschaften positioniert sich C3.ai als führender Anbieter leistungsstarker KI- und Deep-Learning-Lösungen im globalen Kontext.

Baidu hat sich dank seiner umfassenden technologischen Expertise und Ressourcen als wichtiger Akteur im Deep-Learning-Markt etabliert. Bekannt für seine fortschrittliche KI-Forschung, hat Baidu wichtige Produkte und Dienstleistungen entwickelt, darunter Deep-Learning-Frameworks und -Anwendungen für verschiedene Branchen, darunter Internetsuche, autonomes Fahren und Smart Devices. Dank seines starken Fokus auf Innovation konnte das Unternehmen seine Fähigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung und Bilderkennung verfeinern und sich so an die Spitze der KI-Technologie setzen. Baidus globale Marktpräsenz wird durch strategische Fusionen und Übernahmen unterstützt, die die technischen Kompetenzen des Unternehmens stärken und das Produktportfolio erweitern. Die Zusammenarbeit des Unternehmens mit akademischen Institutionen und Industriepartnern stärkt seine Stärken im Bereich Deep Learning und stellt sicher, dass das Unternehmen ein starker Wettbewerber auf dem Markt bleibt. Es liefert Lösungen, die bedeutende Fortschritte ermöglichen und den sich wandelnden Bedürfnissen von Kunden weltweit gerecht werden.

Zu den wichtigsten Unternehmen im Deep-Learning-Markt gehören

AI
Baidu
OpenAI
NVIDIA
Alphabet
Microsoft
Facebook
DataRobot
IBM
Intel
AI
SAP
Salesforce
Amazon
Tencent

Entwicklungen im Deep-Learning-Markt

In den letzten Monaten Der Markt für Deep Learning hat bemerkenswerte Entwicklungen erlebt. Unternehmen wie NVIDIA und OpenAI sind führend bei der Weiterentwicklung von KI-Technologien. Hewlett-Packard Enterprise und NVIDIA haben im Juni 2024 NVIDIA AI Computing von HPE vorgestellt. Diese Suite gemeinsam entwickelter KI-Lösungen und integrierter Markteinführungsstrategien soll Unternehmen dabei helfen, die Einführung generativer KI-Technologien zu beschleunigen.

Während der HIMSS24-Konferenz im März 2024 in Orlando, Florida, gab Google Cloud wesentliche Fortschritte bei der generativen KI bekannt, die das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften verbessern sollen. Die neue Vertex AI Search for Healthcare bietet Klinikern die Möglichkeit, schnell und effizient auf relevante Informationen zuzugreifen und so durch intelligentere Datensuchfunktionen den Verwaltungsaufwand zu reduzieren.

IBM und Red Hat sind im Januar 2025 eine Partnerschaft eingegangen, um die Einführung von Hybrid Clouds durch die Integration von IBMs Hybrid Cloud Mesh mit Red Hats Service Interconnect zu beschleunigen. Diese Zusammenarbeit soll die Anwendungskonnektivität in verschiedenen Cloud-Umgebungen optimieren und Unternehmen so die Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen mit erhöhter Sicherheit und Flexibilität ermöglichen.

Einblicke in die Marktsegmentierung von Deep Learning

Ausblick auf Deep-Learning-Marktanwendungen

Bilderkennung
Verarbeitung natürlicher Sprache
Spracherkennung
Empfehlungssysteme

Ausblick auf Deep-Learning-Marktbereitstellungsmodi

On-Premises
Cloud-basiert
Hybrid

Ausblick auf Deep-Learning-Marktendnutzung

Gesundheitswesen
Automobilindustrie
Finanzen
Einzelhandel

Technologieausblick für den Deep-Learning-Markt

Tiefe Neuronale Netze
Convolutional Neural Networks
Rekurrente Neuronale Netze

Regionaler Ausblick für den Deep-Learning-Markt

Nordamerika
Europa
Südamerika
Asien-Pazifik
Naher Osten und Afrika

Inhaltsverzeichnis

ZUSAMMENFASSUNG
1. Marktübersicht
2. Wichtigste Ergebnisse
3. Marktsegmentierung
4. Wettbewerbslandschaft
5. Herausforderungen und Chancen
6. Zukunftsaussichten

MARKTEINFÜHRUNG
1. Definition
2. Umfang der Studie
  1. Forschungsziel
  2. Annahme
  3. Einschränkungen
FORSCHUNGSMETHODIK
1. Überblick
2. Data Mining
3. Sekundärforschung
4. Primärforschung
  1. Primärinterviews und Informationsbeschaffungsprozess
  2. Aufschlüsselung der Primärforschung Befragte
5. Prognosemodell
6. Marktgrößenschätzung
  1. Bottom-Up-Ansatz
  2. Top-Down-Ansatz
7. Datentriangulation
8. Validierung

MARKTDYNAMIK
1. Überblick
2. Treiber
3. Einschränkungen
4. Chancen
MARKTFAKTORENANALYSE
1. Wertschöpfungskettenanalyse
2. Porters Fünf-Kräfte-Analyse
  1. Verhandlungsmacht der Lieferanten
  2. Verhandlungsmacht der Käufer
  3. Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
  4. Bedrohung durch Ersatz
  5. Intensität der Rivalität
3. COVID-19-Auswirkungsanalyse
  1. Marktauswirkungsanalyse
  2. Regionale Auswirkungen
  3. Chancen- und Bedrohungsanalyse

Deep-Learning-Markt, NACH Anwendung (Milliarden USD)
1. Bilderkennung
2. Verarbeitung natürlicher Sprache
3. Spracherkennung
4. Empfehlung Systeme
Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus (Mrd. USD)
1. On-Premises
2. Cloud-basiert
3. Hybrid
Deep-Learning-Markt nach Endnutzung (Mrd. USD)
1. Gesundheitswesen
2. Automobilindustrie
3. Finanzen
4. Einzelhandel
Deep-Learning-Markt nach Technologie (USD Milliarden)
1. Tiefe Neuronale Netze
2. Faltende Neuronale Netze
3. Rekurrente Neuronale Netze
Deep-Learning-Markt, nach Regionen (Mrd. USD)
1. Nord Amerika
  1. USA
  2. Kanada
2. Europa
  1. Deutschland
  2. Großbritannien
  3. Frankreich
  4. Russland
  5. Italien
  6. Spanien
  7. Rest Europa
3. APAC
  1. China
  2. Indien
  3. Japan
  4. Südkorea
  5. Malaysia
  6. Thailand
  7. Indonesien
  8. Rest der APAC-Region
4. Süd Amerika
  1. Brasilien
  2. Mexiko
  3. Argentinien
  4. Restliches Südamerika
5. MEA
  1. GCC-Staaten
  2. Südafrika
  3. Restliches MEA

Wettbewerbslandschaft
1. Überblick
2. Wettbewerbsanalyse
3. Marktanteilsanalyse
4. Wichtige Wachstumsstrategien im Deep-Learning-Markt
5. Wettbewerbsbenchmarking
6. Führende Akteure im Deep-Learning-Markt hinsichtlich der Anzahl der Entwicklungen
7. Wichtige Entwicklungen und Wachstumsstrategien
  1. Einführung neuer Produkte/Dienste
  2. Fusion & Akquisitionen
  3. Joint Ventures
8. Finanzielle Matrix wichtiger Akteure
  1. Umsatz und Betriebsergebnis
  2. F&E-Ausgaben wichtiger Akteure. 2023
Unternehmensprofile
1. Amazon
  1. Finanzübersicht
  2. Produktangebot
  3. Wichtige Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
2. IBM
  1. Finanzübersicht
  2. Produktangebot
  3. Wichtige Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
3. Baidu
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Wichtige Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
4. NVIDIA
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Schlüssel Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
5. SAP
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Wichtige Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
6. Alphabet
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Schlüssel Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
7. Salesforce
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Wichtige Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
8. Tesla
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Schlüssel Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
9. Intel
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Wichtige Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
10. Microsoft
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Schlüssel Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
11. Hewlett Packard Enterprise
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Wichtige Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
12. Qualcomm
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Schlüssel Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
13. Facebook
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Wichtige Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
14. Alibaba
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Schlüssel Entwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
15. Oracle
  1. Finanzübersicht
  2. Angebotene Produkte
  3. Schlüsselentwicklungen
  4. SWOT-Analyse
  5. Schlüsselstrategien
Anhang
1. Referenzen
2. Verwandte Themen Berichte

Liste der Tabellen

LISTE DER ANNAHMEN
GRÖSSE DES NORDamerikanischen Deep-Learning-Marktes: GESCHÄTZTE UND PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES NORDamerikanischen Deep-Learning-Marktes: GESCHÄTZTE UND PROGNOSE, NACH EINSATZMODUS, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES NORDamerikanischen Deep-Learning-Marktes: GESCHÄTZTE UND PROGNOSE, NACH ENDVERWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES NORDamerikanischen Deep-Learning-Marktes: GESCHÄTZTE UND Prognose nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des nordamerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des US-amerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des US-amerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des US-amerikanischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des US-amerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des US-amerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des kanadischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des kanadischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des kanadischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des kanadischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des kanadischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des europäischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des europäischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des europäischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des europäischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des europäischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie Prognose nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des deutschen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des deutschen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des deutschen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des deutschen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung PROGNOSE NACH TECHNOLOGIE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES DEAD-Learning-MARKTS IN DEUTSCHLAND UND PROGNOSE NACH REGIONEN, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES DEAD-Learning-MARKTS IN GROSSBRITANNIEN UND PROGNOSE NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES DEAD-Learning-MARKTS IN GROSSBRITANNIEN UND PROGNOSE NACH BEREITSTELLUNGSMODUS, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES DEAD-Learning-MARKTS IN GROSSBRITANNIEN UND Prognose nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des britischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des britischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des französischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des französischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des französischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des französischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des französischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des russischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des russischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des russischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des russischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des russischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie Prognose nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des italienischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des italienischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des italienischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des italienischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung Prognose nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des italienischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des spanischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des spanischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des spanischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus Prognose nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des spanischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des spanischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des übrigen europäischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des übrigen europäischen Deep-Learning-Marktes PROGNOSE NACH EINSATZMODUS, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES DIGITAL-DEAD-LEARNING-MARKTS IM RESTLICHEN EUROPA, NACH ENDANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES DIGITAL-DEAD-LEARNING-MARKTS IM RESTLICHEN EUROPA, NACH TECHNOLOGIE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES DIGITAL-DEAD-LEARNING-MARKTS IM RESTLICHEN EUROPA, NACH REGIONALEN GESCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES DIGITAL-DEAD-LEARNING-MARKTS IM APAC-RAUM Prognose nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des Deep-Learning-Marktes in der Region Asien-Pazifik nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des Deep-Learning-Marktes in der Region Asien-Pazifik nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des Deep-Learning-Marktes in der Region Asien-Pazifik nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des Deep-Learning-Marktes in der Region Asien-Pazifik Prognose nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des chinesischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des chinesischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des chinesischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des chinesischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung Prognose nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des chinesischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des indischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des indischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des indischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus PROGNOSE NACH ENDVERWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES DEEP-LERN-MARKTS IN Indien: GESCHÄTZTE UND PROGNOSE NACH TECHNOLOGIE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES DEEP-LERN-MARKTS IN Indien: GESCHÄTZTE UND PROGNOSE NACH REGIONALEN BEREICHEN, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES DEEP-LERN-MARKTS IN Japan: GESCHÄTZTE UND PROGNOSE NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES DEEP-LERN-MARKTS IN Japan: GESCHÄTZTE UND Prognose nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des japanischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des japanischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des japanischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südkoreanischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südkoreanischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südkoreanischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südkoreanischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südkoreanischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des malaysischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des malaysischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des malaysischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des malaysischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung Prognose nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Malaysischer Deep-Learning-Markt: Schätzungen und Prognose nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Thailändischer Deep-Learning-Markt: Schätzungen und Prognose nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Thailändischer Deep-Learning-Markt: Schätzungen und Prognose nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Thailändischer Deep-Learning-Markt: Schätzungen und Prognose Prognose nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des thailändischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des thailändischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des indonesischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des indonesischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des indonesischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des indonesischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des indonesischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Größenschätzungen und Prognose des indonesischen Deep-Learning-Marktes im Rest der Region Asien-Pazifik PROGNOSE NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE FÜR DEN RESTLICHEN APAC-DEAD-LEADING-MARKT NACH EINSATZMODUS, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE FÜR DEN RESTLICHEN APAC-DEAD-LEADING-MARKT NACH ENDVERWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE FÜR DEN RESTLICHEN APAC-DEAD-LEADING-MARKT NACH TECHNOLOGIE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE FÜR DEN RESTLICHEN APAC-DEAD-LEADING-MARKT Prognose nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südamerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südamerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südamerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südamerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung Prognose nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südamerikanischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des brasilianischen Deep-Learning-Marktes nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des brasilianischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des brasilianischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus PROGNOSE NACH ENDVERWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES BRASILIANISCHEN Deep-Learning-MARKTS: GESCHÄTZTE GRÖSSE UND PROGNOSE NACH TECHNOLOGIE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES BRASILIANISCHEN Deep-Learning-MARKTS: GESCHÄTZTE GRÖSSE UND PROGNOSE NACH REGIONALEN REGIONEN, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES MEXIKANISCHEN Deep-Learning-MARKTS: GESCHÄTZTE GRÖSSE UND PROGNOSE NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES MEXIKANISCHEN Deep-Learning-MARKTS: GESCHÄTZTE GRÖSSE UND Prognose nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des mexikanischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des mexikanischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des mexikanischen Deep-Learning-Marktes nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des argentinischen Deep-Learning-Marktes Prognose nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des argentinischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des argentinischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des argentinischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des argentinischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie PROGNOSE NACH REGIONEN, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES DIGITAL-DEAD-LEARNING-MARKTS IM RESTLICHEN SÜD-AMERIKA, NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES DIGITAL-DEAD-LEARNING-MARKTS IM RESTLICHEN SÜD-AMERIKA, NACH EINSATZMODUS, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES DIGITAL-DEAD-LEARNING-MARKTS IM RESTLICHEN SÜD-AMERIKA, NACH ENDVERWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES DIGITAL-DEAD-LEARNING-MARKTS IM RESTLICHEN SÜD-AMERIKA PROGNOSE NACH TECHNOLOGIE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES Deep-Learning-Marktes im übrigen Südamerika: GESCHÄTZTE GRÖSSE UND PROGNOSE NACH REGIONEN, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES Deep-Learning-Marktes im Nahen Osten und Afrika (MEA) UND PROGNOSE NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES Deep-Learning-Marktes im Nahen Osten und Afrika (MEA) UND PROGNOSE NACH BEREITSTELLUNGSMODUS, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES Deep-Learning-Marktes im Nahen Osten und Afrika (MEA) UND PROGNOSE PROGNOSE NACH ENDVERWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES Deep-Learning-Marktes (MEA) – GESCHÄTZTE UND PROGNOSE NACH TECHNOLOGIE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES Deep-Learning-Marktes (MEA) – GESCHÄTZTE UND PROGNOSE NACH REGIONALEN BEREICHEN, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES Deep-Learning-Marktes (GCC-Länder) – GESCHÄTZTE UND PROGNOSE NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSE DES Deep-Learning-Marktes (GCC-Länder) – GESCHÄTZTE UND PROGNOSE NACH EINSATZMODUS, 2019–2035 (Mrd. USD)
GCC-Länder: Schätzungen und Prognosen zum Deep-Learning-Markt nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
GCC-Länder: Schätzungen und Prognosen zum Deep-Learning-Markt nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
GCC-Länder: Schätzungen und Prognosen zum Deep-Learning-Markt nach Regionen, 2019–2035 (Mrd. USD)
Südafrika: Schätzungen und Prognosen zum Deep-Learning-Markt Prognose nach Anwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südafrikanischen Deep-Learning-Marktes nach Bereitstellungsmodus, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südafrikanischen Deep-Learning-Marktes nach Endanwendung, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südafrikanischen Deep-Learning-Marktes nach Technologie, 2019–2035 (Mrd. USD)
Schätzungen und Prognose des südafrikanischen Deep-Learning-Marktes PROGNOSE NACH REGIONEN, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE FÜR DEN RESTLICHEN MEA-DEAD-LEVEL-MARKT NACH ANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE FÜR DEN RESTLICHEN MEA-DEAD-LEVEL-MARKT NACH EINSATZMODUS, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE FÜR DEN RESTLICHEN MEA-DEAD-LEVEL-MARKT NACH ENDANWENDUNG, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE FÜR DEN RESTLICHEN MEA-DEAD-LEVEL-MARKT PROGNOSE NACH TECHNOLOGIE, 2019–2035 (Mrd. USD)
GRÖSSENSCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE DES MEA-DEFECT-LERNMARKTS NACH REGIONEN, 2019–2035 (Mrd. USD)
PRODUKTEINFÜHRUNG/PRODUKTENTWICKLUNG/ZULASSUNG
AKQUISITION/PARTNERSCHAFT

Abbildungsverzeichnis

Marktübersicht
Marktanalyse für Deep Learning in Nordamerika
Marktanalyse für Deep Learning in den USA nach Anwendung
Marktanalyse für Deep Learning in den USA nach Bereitstellungsmodus
Marktanalyse für Deep Learning in den USA nach Endanwendung
Marktanalyse für Deep Learning in den USA nach Technologie
Marktanalyse für Deep Learning in den USA nach Region
Kanadisches Deep Learning Marktanalyse nach Anwendung
Kanadische Deep-Learning-Marktanalyse nach Bereitstellungsmodus
Kanadische Deep-Learning-Marktanalyse nach Endanwendung
Kanadische Deep-Learning-Marktanalyse nach Technologie
Kanadische Deep-Learning-Marktanalyse nach Region
Europäische Deep-Learning-Marktanalyse
Deutsche Deep-Learning-Marktanalyse nach Anwendung
Deutsche Deep-Learning-Marktanalyse nach Bereitstellung MODUS
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN DEUTSCHLAND NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN DEUTSCHLAND NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN DEUTSCHLAND NACH REGION
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN GROSSBRITANNIEN NACH ANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN GROSSBRITANNIEN NACH EINSATZMODUS
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN GROSSBRITANNIEN NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN GROSSBRITANNIEN NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN GROSSBRITANNIEN NACH REGIONEN
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN FRANKREICH NACH ANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN FRANKREICH NACH EINSATZMODUS
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN FRANKREICH NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN FRANKREICH NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN FRANKREICH NACH REGIONEN
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN RUSSLAND NACH ANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN RUSSLAND NACH EINSATZMODUS
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN RUSSLAND NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN RUSSLAND NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN RUSSLAND NACH REGION
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN ITALIEN NACH ANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN ITALIEN NACH EINSATZMODUS
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN ITALIEN NACH ENDANWENDUNG NUTZUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN ITALIEN NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN ITALIEN NACH REGION
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN SPANIEN NACH ANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN SPANIEN NACH BEREITSTELLUNGSMODUS
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN SPANIEN NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN SPANIEN NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN SPANIEN NACH REGIONAL
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IM RESTLICHEN EUROPA NACH ANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IM RESTLICHEN EUROPA NACH EINSATZMODUS
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IM RESTLICHEN EUROPA NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IM RESTLICHEN EUROPA NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IM RESTLICHEN EUROPA NACH REGIONALEN BEREICHEN
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IM APAC-RAUM
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN CHINA NACH ANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN CHINA NACH EINSATZMODUS
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN CHINA NACH ENDANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN CHINA NACH TECHNOLOGIE
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN CHINA NACH REGION
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN INDIEN NACH ANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN INDIEN NACH EINSATZMODUS
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN INDIEN NACH ENDANWENDUNG ANWENDUNG
INDISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH TECHNOLOGIE
INDISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH REGION
JAPANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG
JAPANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH EINSATZMODUS
JAPANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH ENDANWENDUNG
JAPANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH TECHNOLOGIE
JAPANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH REGIONAL
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN SÜDKOREA NACH ANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN SÜDKOREA NACH EINSATZMODUS
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN SÜDKOREA NACH ENDANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN SÜDKOREA NACH TECHNOLOGIE
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN SÜDKOREA NACH REGION
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN MALAYSIA NACH ANWENDUNG
MARKT FÜR DEEP LEARNING IN MALAYSIA ANALYSE NACH EINSATZMODUS
MALAYSIA DEEP LEARNING-MARKTANALYSE NACH ENDANWENDUNG
MALAYSIA DEEP LEARNING-MARKTANALYSE NACH TECHNOLOGIE
MALAYSIA DEEP LEARNING-MARKTANALYSE NACH REGION
THAILAND DEEP LEARNING-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG
THAILAND DEEP LEARNING-MARKTANALYSE NACH EINSATZMODUS
THAILAND DEEP LEARNING-MARKTANALYSE NACH ENDANWENDUNG
THAILAND DEEP LEARNING-MARKT TECHNOLOGIEANALYSE
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN THAILAND NACH REGIONEN
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN INDONESIEN NACH ANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN INDONESIEN NACH EINSATZMODUS
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN INDONESIEN NACH ENDANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN INDONESIEN NACH TECHNOLOGIE
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN INDONESIEN NACH REGIONEN
RESTLICHER DEEP LEARNING-MARKT IM APAC-RAUM ANALYSE NACH ANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN APAC-RAUM NACH EINSATZMODUS
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN APAC-RAUM NACH ENDANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN APAC-RAUM NACH TECHNOLOGIE
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN APAC-RAUM NACH REGION
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN APAC-RAUM NACH REGION
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN SÜDAMERIKA
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN BRASILIEN NACH ANWENDUNG
MARKT FÜR DEEP LEARNING IN BRASILIEN ANALYSE NACH EINSATZMODUS
BRASILIEN: DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH ENDANWENDUNG
BRASILIEN: DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH TECHNOLOGIE
BRASILIEN: DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH REGION
MEXIKANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG
MEXIKANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH EINSATZMODUS
MEXIKANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH ENDANWENDUNG
MEXIKANISCHE DEEP-LERNING-MARKTANALYSE NACH TECHNOLOGIE
Mexiko: Deep-Learning-Marktanalyse nach Regionen
Argentinien: Deep-Learning-Marktanalyse nach Anwendungen
Argentinien: Deep-Learning-Marktanalyse nach Bereitstellungsmodus
Argentinien: Deep-Learning-Marktanalyse nach Endanwendung
Argentinien: Deep-Learning-Marktanalyse nach Technologien
Argentinien: Deep-Learning-Marktanalyse nach Regionen
Restlicher südamerikanischer Deep-Learning-Markt ANALYSE NACH ANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN SÜDAMERIKA NACH EINSATZMODUS
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN SÜDAMERIKA NACH ENDANWENDUNG
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN SÜDAMERIKA NACH TECHNOLOGIE
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM RESTLICHEN SÜDAMERIKA NACH REGIONEN
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IM MEERES- UND RAUMWESEN
MARKTANALYSE FÜR DEEP LEARNING IN DEN GCC-LÄNDERN NACH ANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN DEN GCC-LÄNDERN NACH EINSATZMODUS
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN DEN GCC-LÄNDERN NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN DEN GCC-LÄNDERN NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN DEN GCC-LÄNDERN NACH REGION
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN SÜDAFRIKA NACH ANWENDUNG
DEEP-LERNING-MARKTANALYSE IN SÜDAFRIKA NACH EINSATZMODUS
SÜDAFRIKA DEEP-LEARING-MARKTANALYSE NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LEARING-MARKTANALYSE IN SÜDAFRIKA NACH TECHNOLOGIE
DEEP-LEARING-MARKTANALYSE IN SÜDAFRIKA NACH REGION
DEEP-LEARING-MARKTANALYSE IN RESTLICHEM MEXIKANISCHEN RAUM NACH ANWENDUNG
DEEP-LEARING-MARKTANALYSE IN RESTLICHEM MEXIKANISCHEN RAUM NACH EINSATZMODUS
DEEP-LEARING-MARKTANALYSE IN RESTLICHEM MEXIKANISCHEN RAUM NACH ENDANWENDUNG
DEEP-LEARING-MARKTANALYSE IN RESTLICHEM MEXIKANISCHEN RAUM TECHNOLOGIE
REST DER MEA-DEEP-LEARING-MARKTANALYSE NACH REGIONEN
WICHTIGE KAUFKRITERIEN DES DEEP-LEARING-MARKTES
RECHERCHEPROZESS DER MRFR
DRO-ANALYSE DES DEEP-LEARING-MARKTES
EINFLUSSANALYSE DER TREIBER: DEEP-LEARING-MARKT
EINFLUSSANALYSE DER EINSCHRÄNKUNGEN: DEEP-LEARING-MARKT
LIEFER-/WERTSCHÄDIGUNGSKETTE: DEEP-LEARING-MARKT
DEEP LEARNING MARKT NACH ANWENDUNG, 2025 (%-ANTEIL)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH ANWENDUNG, 2019 BIS 2035 (Mrd. USD)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH BEREITSTELLUNGSMODUS, 2025 (%-ANTEIL)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH BEREITSTELLUNGSMODUS, 2019 BIS 2035 (Mrd. USD)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH ENDANWENDUNG, 2025 (%-ANTEIL)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH ENDANWENDUNG, 2019 BIS 2035 (USD Milliarden)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH TECHNOLOGIE, 2025 (%-ANTEIL)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH TECHNOLOGIE, 2019 BIS 2035 (Mrd. USD)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH REGIONALEN, 2025 (%-ANTEIL)
DEEP-LEARNING-MARKT NACH REGIONALEN, 2019 BIS 2035 (Mrd. USD)
BENCHMARKING DER WICHTIGSTEN WETTBEWERBER

Deep-Learning-Marktsegmentierung

Deep-Learning-Markt nach Anwendung (Mrd. USD, 2019–2035)
- Bilderkennung
- Natürliche Sprachverarbeitung
- Spracherkennung
- Empfehlungssysteme

Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus (Mrd. USD, 2019–2035)
- On-Premises
- Cloud-basiert
- Hybrid

Deep-Learning-Markt nach Endnutzung (Mrd. USD, 2019–2035)
- Gesundheitswesen
- Automobilindustrie
- Finanzen
- Einzelhandel

Deep-Learning-Markt nach Technologie (Mrd. USD, 2019–2035)
- Tiefe Neuronale Netze
- Faltende Neuronale Netze
- Rekurrente Neuronale Netze

Deep-Learning-Markt nach Regionen (Mrd. USD, 2019–2035)
- Nordamerika
- Europa
- Südamerika
- Asien-Pazifik
- Naher Osten und Afrika

Regionaler Ausblick für den Deep-Learning-Markt (USD Milliarden, 2019-2035)

Ausblick Nordamerika (Mrd. USD, 2019–2035)
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Endverbrauchstyp
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Regionen Typ
  - USA
  - Kanada
- US-Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- US-Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- US-Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus Typ
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- US-Deep-Learning-Markt nach Endanwendung
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- US-Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrent Neuronale Netze
- KANADA-Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- KANADISCHER Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- KANADISCHER Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus Typ
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Kanada nach Endanwendung
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Deep-Learning-Markt in Kanada nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Netzwerke
  - Rekurrente Neuronale Netze
Ausblick Europa (Mrd. USD, 2019–2035)
- Europäischer Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Europäischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus Typ
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Europäischer Deep-Learning-Markt nach Endanwendung
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Europäischer Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrent Neuronale Netze
- Europäischer Deep-Learning-Markt nach Regionen
  - Deutschland
  - Großbritannien
  - Frankreich
  - Russland
  - Italien
  - Spanien
  - Restliches Europa
- Ausblick Deutschland (Mrd. USD, 2019–2035)
- Deep-Learning-Markt Deutschland nach Anwendungstyp
  - Bild Erkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Deep-Learning-Markt in Deutschland nach Bereitstellungsart
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Deutschland nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- DEUTSCHER Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- Ausblick Großbritannien (Mrd. USD, 2019–2035)
- Deep-Learning-Markt Großbritannien nach Anwendungstyp
  - Bild Erkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Deep-Learning-Markt in Großbritannien nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Großbritannien nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Deep-Learning-Markt in Großbritannien nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- FRANKREICH-Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- FRANKREICH-Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bild Erkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Deep-Learning-Markt in Frankreich nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Frankreich nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- FRANKREICH: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- RUSSLAND: Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- RUSSLAND: Deep-Learning-Markt nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- RUSSISCHER Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- RUSSISCHER Deep-Learning-Markt nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- RUSSLAND: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- ITALIE: Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- ITALIE: Deep-Learning-Markt nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Deep-Learning-Markt in Italien nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Italien nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- ITALIEN: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrente Neuronale Netze
- SPANIEN: Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- SPANIEN: Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bild Erkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Deep-Learning-Markt in Spanien nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Spanien nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Spanien: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- Ausblick Resteuropa (Mrd. USD, 2019–2035)
- Resteuropa: Deep-Learning-Markt nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- ÜBRIGES EUROPA: Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- ÜBRIGES EUROPA: Deep-Learning-Markt nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- RESTLICHES EUROPA: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
APAC-Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- APAC-Deep-Learning-Markt nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Deep-Learning-Markt in der Region Asien-Pazifik nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in der Region Asien-Pazifik nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Deep-Learning-Markt in der Region Asien-Pazifik nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- Deep-Learning-Markt in der Region Asien-Pazifik nach Regionen Typ
  - China
  - Indien
  - Japan
  - Südkorea
  - Malaysia
  - Thailand
  - Indonesien
  - Rest der Asien-Pazifik-Region
- Ausblick China (Mrd. USD, 2019–2035)
- Deep-Learning-Markt Chinas nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprache Verarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Chinesischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Chinesischer Deep-Learning-Markt nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Chinesischer Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Indien-Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- Indiens Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bild Erkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Indischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Indischer Deep-Learning-Markt nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Indien: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Ausblick Japan (Mrd. USD, 2019–2035)
- JAPAN: Deep-Learning-Markt nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- JAPANISCHER Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- JAPANISCHER Deep-Learning-Markt nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- JAPAN: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- Ausblick Südkorea (Mrd. USD, 2019–2035)
- Südkorea: Deep-Learning-Markt nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Deep-Learning-Markt in Südkorea nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Südkorea nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Deep-Learning-Markt in Südkorea nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- Ausblick für Malaysia (Mrd. USD, 2019–2035)
- Deep-Learning-Markt in Malaysia nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Malaysischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Malaysischer Deep-Learning-Markt nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Malaysischer Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Ausblick für Thailand (Mrd. USD, 2019–2035)
- Deep-Learning-Markt in Thailand nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Deep-Learning-Markt in Thailand nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Thailand nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- THAILAND: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrente Neuronale Netze
- INDONESIEN: Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- INDONESIEN: Deep-Learning-Markt nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Indonesischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Indonesischer Deep-Learning-Markt nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Indonesischer Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- Ausblick für den Rest der Asien-Pazifik-Region (Mrd. USD, 2019–2035)
- Rest der Asien-Pazifik-Region Deep-Learning-Markt nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- REST DES APAC-Marktes für Deep Learning nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- REST DES APAC-Marktes für Deep Learning nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Rest des Deep-Learning-Marktes in der Region Asien-Pazifik nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
Ausblick Südamerika (Mrd. USD, 2019–2035)
- Deep-Learning-Markt Südamerika nach Anwendung Typ
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Südamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Südamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Endnutzung Typ
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Südamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Südamerikanischer Deep-Learning-Markt nach Regionen Typ
  - Brasilien
  - Mexiko
  - Argentinien
  - Restliches Südamerika
- Brasilien: Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- Brasilien: Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Brasilien: Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Brasilien: Deep-Learning-Markt nach Endanwendung
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Brasilien: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Netzwerke
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Ausblick für Mexiko (Mrd. USD, 2019–2035)
- Deep-Learning-Markt in Mexiko nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssystem tems
- Mexikanischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Mexikanischer Deep-Learning-Markt nach Endnutzungstyp
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Mexikanischer Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Netzwerke
  - Convolutional Neural Networks
  - Recurrent Neural Networks
- ARGENTINIEN: Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- ARGENTINIEN: Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- ARGENTINIEN: Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus Typ
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Argentinischer Deep-Learning-Markt nach Endanwendungstyp
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Argentinischer Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Netzwerke
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Ausblick für den Rest von Südamerika (Mrd. USD, 2019–2035)
- Rest von Südamerika: Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Rest von Südamerika: Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus Typ
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Rest von Südamerika: Deep-Learning-Markt nach Endanwendung
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Rest von Südamerika: Deep-Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Netzwerke
  - Rekurrente Neuronale Netze
MEA-Ausblick (Mrd. USD, 2019–2035)
- MEA-Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- MEA-Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus Typ
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- MEA Deep Learning-Markt nach Endanwendung
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- MEA Deep Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Networks
  - Rekurrent Neuronale Netze
- Markt für Deep Learning in der Region MEA nach Regionen
  - GCC-Länder
  - Südafrika
  - Rest der Region MEA
- Ausblick für die GCC-Länder (Mrd. USD, 2019–2035)
- Markt für Deep Learning in den GCC-Ländern nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlung Systeme
- Deep-Learning-Markt in den GCC-Ländern nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in den GCC-Ländern nach Endnutzungstyp
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Deep-Learning-Markt in den GCC-Ländern nach Technologie Typ
  - Tiefe Neuronale Netze
  - Faltende Neuronale Netze
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Ausblick Südafrika (Mrd. USD, 2019–2035)
- Südafrikanischer Deep-Learning-Markt nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Natürliche Sprachverarbeitung
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Südafrikanischer Deep-Learning-Markt nach Bereitstellungsmodus
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Deep-Learning-Markt in Südafrika nach Endnutzungstyp
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Deep-Learning-Markt in Südafrika nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Netzwerke
  - Rekurrente Neuronale Netze
- Ausblick für den restlichen Nahen Osten und Afrika (Mrd. USD, 2019–2035)
- Markt für Deep Learning im restlichen Nahen Osten und Afrika nach Anwendungstyp
  - Bilderkennung
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Empfehlungssysteme
- Markt für Deep Learning im restlichen Nahen Osten und Afrika nach Bereitstellungsmodus Typ
  - On-Premises
  - Cloud-basiert
  - Hybrid
- Rest-Middle East Deep Learning-Markt nach Endanwendung
  - Gesundheitswesen
  - Automobilindustrie
  - Finanzen
  - Einzelhandel
- Rest-Middle East Deep Learning-Markt nach Technologietyp
  - Deep Neural Networks
  - Convolutional Neural Netzwerke
  - Rekurrente neuronale Netze

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