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人工神经网络市场预计到 2030 年将达到 3,890 亿美元，复合年增长率为 20.5% Market Research Future (MRFR) 报告
市场概述
根据 Market Research Future (MRFR) 的综合研究报告《按类型、应用、组件和地区划分的人工神经网络市场信息 --预测至 2030 年》，人工神经网络市场将在 2022 年至 2030 年间以 20.5% 的速度蓬勃发展。到 2030 年底，市场规模将达到 3890 亿美元左右。
市场简介
随着各行各业认识到智能算法在解决复杂问题和进行准确预测方面的强大功能，人工神经网络市场正在经历快速增长。人工神经网络（ANN）是一种机器学习模型，其灵感来源于人脑的结构和功能。人工神经网络由相互连接的节点或人工神经元组成，这些节点或神经元负责处理和传输信息，使网络能够学习并做出决策。
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推动人工神经网络市场增长的主要因素之一是对高级数据分析的需求不断增长。各行各业都会产生海量数据，企业正在寻求从这些数据中提取有价值见解的方法，以推动决策制定并提高运营效率。人工神经网络擅长分析复杂的非结构化数据，使企业能够发现传统分析方法可能无法发现的模式、趋势和相关性。
市场竞争格局：
人工神经网络行业的富裕公司包括
- 神经技术有限公司
- IBM 公司
- 神经维度公司
- Alyuda Research
- 微软公司
- SAP SE
- Swift Key
- Starmind International AGA
- finiti
- 沃德系统集团公司
- LLC、
- 谷歌公司
- 神经软件
- 高通技术公司
- 英特尔公司
- 甲骨文公司
2021 年 6 月
谷歌一直积极参与人工神经网络的研究，并在人工智能领域发布了各种产品和服务。谷歌的 TensorFlow 是一个用于机器学习（包括神经网络）的开源软件库，被开发人员广泛使用。TensorFlow 已经经历了多次更新和发布，具体的发布日期可能会有所不同。
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涵盖市场 USP：
市场驱动因素：
人工神经网络市场增长的驱动因素之一是深度学习算法的进步。深度学习是机器学习的一个子领域，其重点是训练具有多层的人工神经网络，以自动学习数据的分层表示。深度学习算法在图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车等多个领域都表现出卓越的性能。深度学习技术的不断进步和大型数据集的可用性扩大了人工神经网络在各行各业的应用。
市场制约因素：
人工神经网络的应用也面临着一些限制因素。其中一个因素就是对高计算能力和资源的需求。训练复杂的神经网络需要大量的计算资源，包括图形处理器（GPU）等功能强大的硬件和大规模计算基础设施。这些资源的成本和可用性可能会带来挑战，尤其是对于预算和资源有限的小型组织而言。
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COVID 19 分析
COVID-19 大流行对人工神经网络市场的影响喜忧参半。一方面，大流行加速了人工神经网络在某些行业的应用。例如，在医疗保健领域，人工神经网络已被用于 COVID-19 诊断、药物发现和预测病毒传播。在金融领域，人工神经网络已被用于在快速变化的经济条件下进行风险评估和欺诈检测。
另一方面，大流行病也给市场带来了挑战。封锁和限制造成的干扰影响了各行业投资新技术和实施人工神经网络解决方案的能力。此外，由于大流行病的不可预测性，很难在历史数据上训练神经网络，因为其模式和趋势与大流行病发生前相比有很大偏差。
市场细分
按类型
市场类型包括反馈人工神经网络、前馈人工神经网络、其他
按应用
按应用划分，包括药物开发、其他
按成分
按组件分类，包括软件、服务、其他
地区洞察
北美洲由于拥有众多关键企业、技术进步以及对研发活动的大量投资而在市场中占据主导地位。在医疗保健、金融和汽车等行业采用 ANN 技术的推动下，美国尤其占据了市场的主要份额。
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在欧洲，英国、德国和法国等国家的 ANN 市场正在经历大幅增长。对自动化、机器学习和人工智能驱动的解决方案的日益关注推动了该地区对人工神经网络的需求。此外，制造业、能源和零售业等行业越来越多地采用人工神经网络技术，也进一步推动了市场的增长。
主要受中国、印度和日本等新兴经济体的推动，亚太地区的市场也在显著扩大。数字化程度的不断提高、技术的快速进步以及对人工智能和机器学习投资的不断增加，都促进了该地区 ANN 市场的增长。此外，该地区人口众多，对高级分析和预测建模解决方案的需求不断增长，也促进了市场的增长。
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