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세계의 뉴럴 네트워크 소프트웨어 시장
Neural Network Software
상품코드 : 1565160
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 194 Pages
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한글목차

뉴럴 네트워크 소프트웨어 세계 시장, 2030년까지 4,816억 달러 규모에 달할 전망

2023년 749억 달러로 추정되는 세계 뉴럴 네트워크 소프트웨어 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 30.5% 성장하여 2030년에는 4,816억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 분석 소프트웨어는 CAGR 31.9%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 2,516억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 데이터 마이닝 및 아카이브 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 29.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 219억 달러, 중국은 CAGR 29.1%로 성장할 것으로 추정/예측

미국의 뉴럴 네트워크 소프트웨어 시장 규모는 2023년 219억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 706억 달러 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2023-2030년의 분석 기간 동안 29.1%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 27.1%와 25.5%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 20.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 뉴럴 네트워크 소프트웨어 시장 동향 및 촉진요인 요약

뉴럴 네트워크 소프트웨어란 무엇이며, 왜 변화를 가져오는가?

뉴럴 네트워크 소프트웨어는 컴퓨터가 패턴을 인식하고, 데이터로부터 학습하고, 의사결정을 내릴 수 있도록 인간의 두뇌 기능을 시뮬레이션하는 프로그램 및 플랫폼을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 용도에 필수적이며, 방대한 양의 데이터를 처리하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 뉴럴 네트워크 소프트웨어는 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 예측 분석, 자율적 의사결정과 같은 작업에 필수적입니다. 인간의 인지 과정을 모방하여 금융, 의료, 제조, 소매업 등의 분야에서 복잡한 업무를 자동화하고 강화할 수 있도록 지원합니다.

뉴럴 네트워크 소프트웨어의 변혁적 힘은 일반적으로 눈에 띄지 않는 미묘한 관계와 패턴을 식별할 수 있는 능력에 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 의료 이미지를 분석하여 질병의 초기 징후를 감지할 수 있고, 금융 분야에서는 시장 동향을 예측하고 부정거래를 식별할 수 있습니다. 전 세계적으로 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 뉴럴 네트워크 소프트웨어는 더 깊은 통찰력을 얻고 의사결정 과정을 개선하고자 하는 조직에 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.

뉴럴 네트워크 소프트웨어 시장은 어떻게 진화하고 있는가?

뉴럴 네트워크 소프트웨어 시장은 각 산업 분야에서 AI와 머신러닝의 도입이 활발해짐에 따라 빠르게 성장하고 있습니다. 이 분야의 주요 트렌드 중 하나는 뉴럴 네트워크 소프트웨어와 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 통합입니다. 클라우드 기반 신경망은 확장 가능하고 사용하기 쉬운 솔루션을 제공하기 때문에 모든 규모의 기업이 대규모 인프라 없이도 AI 모델을 구축할 수 있게 해줍니다. 이러한 추세는 기업들이 고급 분석 및 예측 모델링을 업무에 쉽게 활용할 수 있도록 하여 AI 도입의 진입장벽을 낮추고 있습니다.

또한, 뉴럴 네트워크 소프트웨어는 딥러닝 기술을 도입하여 더욱 정교해지고 있습니다. 머신러닝의 하위 집합인 딥러닝은 여러 계층의 신경망을 포함하며, 보다 정확하고 복잡한 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이는 자율주행차, 음성비서, 로봇공학 등 정확한 의사결정이 중요한 분야에서 특히 중요해지고 있습니다. 더 적은 학습 데이터와 계산 능력을 필요로 하는 신경망 모델의 개발은 보다 효율적이고 비용 효율적인 AI 용도를 가능하게 하는 추세 중 하나입니다.

뉴럴 네트워크 소프트웨어 채택을 주도하고 있는 산업은?

여러 산업이 뉴럴 네트워크 소프트웨어의 채택을 주도하고 있으며, 각 산업은 고유한 이용 사례를 발견하고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 진단, 신약 개발, 개인 맞춤형 치료 계획 수립을 위해 신경망을 활용하고 있습니다. 신경망을 활용한 의료 영상 분석은 암과 같은 질병의 조기 발견에 혁명을 일으켰으며, AI 기반 도구는 환자의 예후를 예측하고 치료 프로토콜을 최적화하는 데 도움을 주고 있습니다. 금융 분야에서는 뉴럴 네트워크 소프트웨어가 알고리즘 트레이딩, 리스크 평가, 사기 탐지 등에 활용되고 있습니다. 신경망은 과거 데이터와 시장 지표를 분석하여 금융 기관에 경쟁력을 제공하는 예측적 고려 사항을 제공할 수 있습니다.

제조업계에서는 예측 유지보수, 품질 관리, 공정 최적화를 위해 뉴럴 네트워크 소프트웨어가 활용되고 있습니다. 기계 센서 데이터를 분석함으로써 신경망은 장비의 고장을 미리 예측하여 가동 중지 시간을 최소화하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 소매 분야에서 뉴럴 네트워크 소프트웨어는 개인화된 추천, 재고 관리, 수요 예측을 통해 고객 경험을 개선하는 데 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 산업이 디지털화됨에 따라 뉴럴 네트워크 소프트웨어의 활용 범위가 넓어지면서 효율성과 혁신의 새로운 기회를 창출하고 있습니다.

뉴럴 네트워크 소프트웨어 시장의 주요 성장 촉진요인은?

뉴럴 네트워크 소프트웨어 시장의 성장은 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 빅데이터의 부상은 주요 촉진요인 중 하나이며, 조직이 생성하는 방대한 양의 정보의 의미를 이해하려고 노력하는 것이 주요 요인 중 하나입니다. 패턴 인식 및 예측 기능을 갖춘 뉴럴 네트워크 소프트웨어는 빅데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있는 독특한 위치에 있습니다. 또 다른 중요한 원동력은 자율 시스템에서 스마트 홈 디바이스에 이르기까지 효율적으로 작동하기 위해 신경망에 크게 의존하는 AI 기반 용도에 대한 수요가 증가하고 있다는 점입니다.

컴퓨팅 하드웨어, 특히 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU)의 발전은 뉴럴 네트워크 소프트웨어의 채택을 가속화하고 있습니다. 이러한 전용 프로세서는 신경망의 성능을 향상시켜 더 빠른 학습과 대규모 데이터 세트의 처리를 가능하게 합니다. 또한, 의료, 금융 등 컴플라이언스 및 리스크 관리가 중요한 분야에서의 규제 변화로 인해 이러한 까다로운 요구사항을 충족하기 위해 뉴럴 네트워크 소프트웨어의 사용이 촉진되고 있습니다. 경쟁력을 유지하고 진화하는 기술 환경에 적응하기 위해 뉴럴 네트워크 소프트웨어에 대한 수요를 더욱 높이고 있습니다.

조사 대상 기업 예시(총 42건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Neural Network Software Market to Reach US$481.6 Billion by 2030

The global market for Neural Network Software estimated at US$74.9 Billion in the year 2023, is expected to reach US$481.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 30.5% over the analysis period 2023-2030. Analytical Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 31.9% CAGR and reach US$251.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Data Mining & Archiving segment is estimated at 29.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$21.9 Billion While China is Forecast to Grow at 29.1% CAGR

The Neural Network Software market in the U.S. is estimated at US$21.9 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$70.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 29.1% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 27.1% and 25.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 20.9% CAGR.

Global Neural Network Software Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Neural Network Software and Why Is It Transformative?

Neural network software refers to programs and platforms that simulate human brain functions, enabling computers to recognize patterns, learn from data, and make decisions. These systems are integral to artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) applications, where they can process vast amounts of data and improve performance over time. Neural network software is essential for tasks such as image recognition, natural language processing (NLP), predictive analytics, and even autonomous decision-making. By mimicking human cognitive processes, this software helps automate and enhance complex operations in sectors like finance, healthcare, manufacturing, and retail.

The transformative power of neural network software lies in its ability to identify subtle relationships and patterns that would otherwise go unnoticed. In healthcare, for instance, it can analyze medical images to detect early signs of diseases, while in finance, it can predict market trends or identify fraudulent transactions. As the amount of data generated globally continues to grow exponentially, neural network software has become crucial for organizations looking to gain deeper insights and improve their decision-making processes.

How Is the Neural Network Software Market Evolving?

The neural network software market has seen rapid expansion driven by the increasing adoption of AI and machine learning across industries. One of the key trends in this space is the integration of neural network software with cloud computing platforms. Cloud-based neural networks offer scalable and accessible solutions, allowing businesses of all sizes to deploy AI models without the need for extensive infrastructure. This trend has made it easier for companies to leverage advanced analytics and predictive modeling in their operations, reducing barriers to entry for AI adoption.

Additionally, neural network software is becoming more sophisticated with the incorporation of deep learning techniques. Deep learning, a subset of machine learning, involves neural networks with many layers, enabling more accurate and complex data processing. This has been particularly important in fields like autonomous vehicles, voice assistants, and robotics, where precise decision-making is critical. The development of neural network models that require less training data and computational power is another trend, allowing for more efficient and cost-effective AI applications.

Which Industries Are Leading the Adoption of Neural Network Software?

Several industries are driving the adoption of neural network software, with each sector finding unique use cases for the technology. In healthcare, neural networks are being used for diagnostic purposes, drug discovery, and personalized treatment plans. Medical imaging analysis, powered by neural networks, has revolutionized early detection of conditions like cancer, while AI-driven tools assist in predicting patient outcomes and optimizing treatment protocols. In finance, neural network software is used for algorithmic trading, risk assessment, and fraud detection. By analyzing historical data and market indicators, neural networks can provide predictive insights that give financial institutions a competitive edge.

Manufacturing companies are utilizing neural network software for predictive maintenance, quality control, and process optimization. By analyzing sensor data from machinery, neural networks can predict equipment failures before they happen, minimizing downtime and reducing operational costs. In the retail sector, neural network software plays a pivotal role in enhancing the customer experience through personalized recommendations, inventory management, and demand forecasting. As industries continue to digitize, the applications of neural network software are broadening, creating new opportunities for efficiency and innovation.

What Are the Key Growth Drivers for the Neural Network Software Market?

The growth in the neural network software market is driven by several factors. The rise of big data is one of the primary drivers, as organizations seek to make sense of the vast amounts of information they generate. Neural network software, with its pattern recognition and predictive capabilities, is uniquely positioned to extract actionable insights from big data. Another key driver is the increasing demand for AI-powered applications, ranging from autonomous systems to smart home devices, which rely heavily on neural networks to function efficiently.

The advancement of computing hardware, particularly in the form of graphics processing units (GPUs) and tensor processing units (TPUs), has also accelerated the adoption of neural network software. These specialized processors enhance the performance of neural networks, allowing them to train faster and process larger datasets. Additionally, regulatory changes in sectors like healthcare and finance, where compliance and risk management are critical, are encouraging the use of neural network software to meet these stringent requirements. The continuous innovation in AI research and development further fuels the demand for neural network software as organizations look to stay competitive and adapt to evolving technological landscapes.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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