Markt für neuronale Netzwerksoftware – Erkenntnisse aus globaler und regionaler Analyse – Prognose bis 2031

Historische Daten : 2021-2022    |    Basisjahr : 2023    |    Prognosezeitraum : 2024-2031

Marktgröße und Prognosen für neuronale Netzwerksoftware (2021 – 2031), globaler und regionaler Anteil, Trends und Berichtsabdeckung zur Analyse von Wachstumschancen: nach Komponente (Software (Analysesoftware, Data Mining und Archivierung, Visualisierungssoftware und Optimierungssoftware) und Service); Anwendung (Betrugserkennung, Maschinendiagnose, Portfoliomanagement, Finanzprognosen und Prozessmodellierung); Branchenvertikalen (Regierung, BFSI, Energie und Versorgung, IT und Telekommunikation, Einzelhandel, Medien und Kommunikation, Transport und Fertigung) und Geografie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik sowie Süd- und Mittelamerika)

  • Berichtsdatum : Apr 2024
  • Berichtscode : TIPRE00002947
  • Kategorie : Technologie, Medien und Telekommunikation
  • Status : Demnächst
  • Verfügbare Berichtsformate : pdf-format excel-format
  • Anzahl der Seiten : 150
Seite aktualisiert : Jan 2025

Der Markt für neuronale Netzwerksoftware wird voraussichtlich zwischen 2025 und 2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 33,2 % verzeichnen, wobei die Marktgröße von XX Millionen US-Dollar im Jahr 2024 auf XX Millionen US-Dollar im Jahr 2031 anwachsen wird.

Der Bericht zum Markt für neuronale Netzwerksoftware umfasst eine detaillierte Analyse des Marktes anhand von Komponenten (Software und Dienste), Anwendungen und Branchen. Die globale Analyse wird weiter auf regionaler und Länderebene aufgeschlüsselt.

Zweck des Berichts

Der Bericht „Markt für neuronale Netzwerksoftware“ von The Insight Partners beschreibt die aktuelle Situation und das zukünftige Wachstum sowie die wichtigsten treibenden Faktoren, Herausforderungen und Chancen. Dadurch erhalten verschiedene Geschäftsinteressenten Einblicke, beispielsweise:

  1. Technologieanbieter/-hersteller: Um die sich entwickelnde Marktdynamik zu verstehen und die potenziellen Wachstumschancen zu kennen, sodass sie fundierte strategische Entscheidungen treffen können.
  2. Investoren: Um eine umfassende Trendanalyse hinsichtlich der Marktwachstumsrate, der finanziellen Marktprognosen und der Chancen entlang der Wertschöpfungskette durchzuführen.
  3. Regulierungsbehörden: Um Richtlinien und Überwachungsaktivitäten auf dem Markt zu regulieren, mit dem Ziel, Missbrauch zu minimieren, das Vertrauen der Investoren zu wahren und die Integrität und Stabilität des Marktes aufrechtzuerhalten.

Komponente zur Marktsegmentierung von Software für neuronale Netzwerke

  1. Software
  2. Service

Anwendung

  1. Betrugserkennung
  2. Maschinendiagnose
  3. Portfoliomanagement
  4. Finanzprognosen
  5. Prozessmodellierung

Branchenvertikale

  1. Regierung
  2. BFSI
  3. Energie und Versorgung
  4. IT und Telekommunikation
  5. Einzelhandel
  6. Medien und Kommunikation
  7. Transport
  8. Fertigung

Geografie

  1. Nordamerika
  2. Europa
  3. Asien-Pazifik
  4. Süd- und Mittelamerika
  5. Naher Osten und Afrika

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Markt für neuronale Netzwerksoftware: Strategische Einblicke

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    Dieses KOSTENLOSE Beispiel umfasst Datenanalysen, die von Markttrends bis hin zu Schätzungen und Prognosen reichen.

Wachstumstreiber für neuronale Netzwerksoftware

  1. Neuronale Netzwerke ermöglichen datengesteuerte Entscheidungen: Da das Datenvolumen in allen Branchen explosionsartig zunimmt, nutzen Unternehmen zunehmend neuronale Netzwerksoftware zur Analyse großer Datensätze. Neuronale Netzwerke helfen dabei, Muster zu erkennen und prädiktive Modelle zu erstellen, die Unternehmen Erkenntnisse für fundierte datengesteuerte Entscheidungen liefern.
  2. Steigernde Rechenleistung fördert die Akzeptanz: Die rasant steigende Rechenleistung ermöglicht eine verbesserte Verarbeitung beim Training und sogar beim Einsatz tiefer neuronaler Netzwerke. Teure eigene Hardware wird dadurch überflüssig, sodass Unternehmen jeder Größe neuronale Netzwerksoftware einfacher für komplexe Aufgaben wie Datenanalyse, KI-Anwendungen und Echtzeitverarbeitung nutzen und so Marktakzeptanz und Innovation beschleunigen können.
  3. Neuronale Netzwerke optimieren Automatisierung und Robotik: Die Integration neuronaler Netzwerksoftware in Automatisierung und Robotik verändert die Regeln in Branchen wie Fertigung, Logistik und Landwirtschaft. Unter Berücksichtigung dieser Kriterien werden neuronale Netze heute zur Optimierung von Lieferketten und Systemen für die autonome Lieferung in der Logistik eingesetzt. Diese Technologie ermöglicht die Verarbeitung riesiger Datenmengen und ermöglicht intelligente Entscheidungen in Echtzeit, um Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Produktivität zu steigern. Dies führt zu einer steigenden Nachfrage nach neuronaler Netzsoftware.

Markttrends für neuronale Netzsoftware

  1. Edge Computing steigert die Effizienz neuronaler Netze: Die Integration neuronaler Netze in Edge-Computing-Umgebungen erfreut sich zunehmender Beliebtheit. Direkte KI-basierte Entscheidungen, die direkt am Edge, näher an der Datenquelle, getroffen werden, ermöglichen geringere Latenzzeiten und eine höhere Verarbeitungseffizienz und sind sowohl für IoT-basierte Geräte als auch für viele Geräte, die Echtzeitberechnungen erfordern, von Vorteil.
  2. Open-Source-Frameworks senken Kosten für neuronale Netzwerke: Die wachsende Beliebtheit von Open-Source-Software-Frameworks für neuronale Netzwerke wie TensorFlow und PyTorch wird diese Kosten weiter senken, das Konzept der kollaborativen Arbeit in der KI begünstigen, Innovation und Nutzung über Domänen hinweg fördern und die Entwicklungskosten senken.
  3. Einführung von KI-gestützten neuronalen Netzwerklösungen: Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in neuronale Netzwerksoftware ist ein weiterer Markttrend. KI-gestützte neuronale Netzwerke sind heute für Anwendungen wie NLP, Bilderkennung und prädiktive Analytik unverzichtbar. Diese Lösungen werden vom Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und der Finanzbranche genutzt, um die Effizienz von Abläufen zu steigern und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Im Gesundheitswesen beispielsweise treiben neuronale Netzwerke Diagnosetools an, die medizinische Bilder mit hoher Genauigkeit lesen, während sie im Finanzwesen betrügerische Aktivitäten in Echtzeit erkennen. Das zunehmende Interesse an Automatisierung und KI-gestützten Erkenntnissen treibt die kontinuierliche Weiterentwicklung von Algorithmen neuronaler Netzwerke voran und macht diese effizienter, skalierbarer und an verschiedene Anwendungsfälle anpassbar.

Marktchancen für neuronale Netzwerksoftware

  1. KI-gestützter Kundenservice wird immer beliebter: Branchenübergreifend besteht eine wachsende Nachfrage nach KI-gestützten Kundenservicelösungen. Unternehmen, die neuronale Netzwerksoftware für Chatbots, virtuelle Assistenten und Sentimentanalyse-Tools entwickeln, sind möglicherweise gut positioniert, um von diesem Trend zu profitieren, die Kundenbindung zu fördern und viele Serviceaktivitäten zu automatisieren.
  2. Neuronale Netzwerke treiben Innovationen bei autonomen Systemen voran: Mit dem zunehmenden Interesse an autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Robotik bieten sich dem Sektor der neuronalen Netzwerksoftware enorme Möglichkeiten. Unternehmen können einen wachstumsstarken, innovativen Markt erobern, indem sie KI-Modelle entwickeln, die die Entscheidungsfindung, Navigation und Sicherheitsfunktionen eines autonomen Systems verbessern.
  3. Expansion im Gesundheitswesen und in der Präzisionsmedizin: Der Markt für neuronale Netzwerksoftware bietet enorme Chancen im Gesundheitssektor in den Bereichen Diagnostik, Arzneimittelforschung und Präzisionsmedizin. Neuronale Netzwerke können große Mengen medizinischer Daten wie Bildgebungsscans, Genomsequenzen und Patientengeschichten analysieren und so präzise und personalisierte Erkenntnisse liefern. KI-gesteuerte neuronale Netzwerkmodelle können beispielsweise frühe Symptome von Krankheiten wie Krebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen diagnostizieren und so zu besseren Behandlungserfolgen führen. Pharmaunternehmen nutzen neuronale Netzwerke auch, um die Arzneimittelforschung zu beschleunigen, indem sie die Wirksamkeit potenzieller Wirkstoffe identifizieren und vorhersagen. Da die Gesundheitsbranche zunehmend auf KI-basierte Lösungen setzt, besteht eine große Nachfrage nach innovativen Anwendungen neuronaler Netzwerke in diesem Bereich.

Regionale Einblicke in den Markt für neuronale Netzwerksoftware

Die Analysten von The Insight Partners haben die regionalen Trends und Faktoren, die den Markt für neuronale Netzwerksoftware im Prognosezeitraum beeinflussen, ausführlich erläutert. In diesem Abschnitt werden auch die Marktsegmente und die geografische Lage in Nordamerika, Europa, dem asiatisch-pazifischen Raum, dem Nahen Osten und Afrika sowie Süd- und Mittelamerika erörtert.

Umfang des Marktberichts über neuronale Netzwerksoftware

Berichtsattribut Einzelheiten
Marktgröße in 2023 US$ XX million
Marktgröße nach 2024-2031 2024-2031
Globale CAGR (2023 - 2031) XX%
Historische Daten 2021-2022
Prognosezeitraum 2024-2031
Abgedeckte Segmente By Komponente
  • Software-Dienst
By Anwendung
  • Betrugserkennung
  • Maschinendiagnose
  • Portfoliomanagement
  • Finanzprognose und Prozessmodellierung
By Branchenvertikale
  • Regierung
  • BFSI
  • Energie und Versorgung
  • IT und Telekommunikation
  • Einzelhandel
  • Medien und Kommunikation
  • Transport und Fertigung
By Geographie
  • Nordamerika
  • Europa
  • Asien-Pazifik
  • Süd- und Mittelamerika
Abgedeckte Regionen und Länder Nordamerika
  • USA
  • Kanada
  • Mexiko
Europa
  • Großbritannien
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Russland
  • Italien
  • Restliches Europa
Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Restlicher Asien-Pazifik
Süd- und Mittelamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Restliches Süd- und Mittelamerika
Naher Osten und Afrika
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • Vereinigte Arabische Emirate
  • Restlicher Naher Osten und Afrika
Marktführer und wichtige Unternehmensprofile
  • Google Inc.
  • IBM Corp.
  • Microsoft Corp.
  • Oracle Corp.
  • Intel Corp.
  • Qualcomm
  • SAP SE
  • DeepMind Technologies Limited
  • NVIDIA Corporation

Dichte der Marktteilnehmer für neuronale Netzwerksoftware: Verständnis ihrer Auswirkungen auf die Geschäftsdynamik

Der Markt für neuronale Netzwerksoftware wächst rasant. Dies wird durch die steigende Nachfrage der Endnutzer aufgrund veränderter Verbraucherpräferenzen, technologischer Fortschritte und eines stärkeren Bewusstseins für die Produktvorteile vorangetrieben. Mit der steigenden Nachfrage erweitern Unternehmen ihr Angebot, entwickeln Innovationen, um den Bedürfnissen der Verbraucher gerecht zu werden, und nutzen neue Trends, was das Marktwachstum weiter ankurbelt.


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Wichtige Verkaufsargumente

  1. Umfassende Abdeckung: Der Bericht analysiert umfassend Produkte, Dienstleistungen, Typen und Endnutzer des Marktes für neuronale Netzwerksoftware und bietet einen ganzheitlichen Überblick.
  2. Expertenanalyse: Der Bericht basiert auf dem umfassenden Verständnis von Branchenexperten und Analysten.
  3. Aktuelle Informationen: Der Bericht gewährleistet Geschäftsrelevanz durch die Berichterstattung über aktuelle Informationen und Datentrends.
  4. Anpassungsoptionen: Dieser Bericht kann an spezifische Kundenanforderungen angepasst werden und passt sich optimal an die Geschäftsstrategien an.

Der Forschungsbericht zum Markt für neuronale Netzwerksoftware kann daher dazu beitragen, die Branchensituation und die Wachstumsaussichten zu entschlüsseln und zu verstehen. Obwohl es einige berechtigte Bedenken geben mag, überwiegen die Vorteile dieses Berichts tendenziell die Nachteile.

Ankita Mittal
Manager,
Marktforschung und Beratung

Ankita ist eine dynamische Marktforschungs- und Beratungsexpertin mit über 8 Jahren Erfahrung in den Bereichen Technologie, Medien, IKT sowie Elektronik und Halbleiter. Sie hat über 100 Beratungs- und Forschungsaufträge für globale Kunden wie Microsoft, Oracle, NEC Corporation, SAP, KPMG und Expeditors International erfolgreich geleitet und durchgeführt. Zu ihren Kernkompetenzen gehören Marktbewertung, Datenanalyse, Prognose, Strategieformulierung, Wettbewerbsbeobachtung und das Verfassen von Berichten. Ankita ist versiert in der Abwicklung kompletter Projektzyklen – von der Angebotserstellung vor dem Verkauf und Kundengesprächen bis hin zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse nach dem Verkauf. Sie ist versiert in der Leitung funktionsübergreifender Teams, der Strukturierung komplexer Forschungsmodule und der Ausrichtung von Lösungen an kundenspezifischen Geschäftszielen. Ihre ausgezeichneten Kommunikationsfähigkeiten, Führungsqualitäten und Präsentationsfähigkeiten haben es ihr ermöglicht, in einem schnelllebigen und sich entwickelnden Marktumfeld stets wertorientierte Ergebnisse zu liefern.

  • Historische Analyse (2 Jahre), Basisjahr, Prognose (7 Jahre) mit CAGR
  • PEST- und SWOT-Analyse
  • Marktgröße Wert/Volumen – Global, Regional, Land
  • Branchen- und Wettbewerbslandschaft
  • Excel-Datensatz

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  • Identifizierung neuer Märkte
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