深度學習(Deep Learning)是機器學習技術(shù)的一部分，通過實現(xiàn)端到端優(yōu)化，使用多層線性和非線性信息處理，用于提取和轉(zhuǎn)換的監(jiān)督和無監(jiān)督特征，用于模式分析和數(shù)據(jù)表示。MarketsandMarkets預(yù)計2018年深度學習市場價值31.8億美元，到2023年可能達到181.6億美元，2018年至2023年之間的年復(fù)合成長率為41.7%。

　　近年來，計算機運算能力的改進和硬件成本的降低，正成為推動深度學習市場的成長動力。密集運算型芯片組是處理AI算法(包括深度學習算法)的關(guān)鍵參數(shù)之一。因為芯片組的處理速度愈快，其能夠創(chuàng)建全功能AI系統(tǒng)所需的大量數(shù)據(jù)的速度就愈快。現(xiàn)今終端計算機無法處理深度學習中過于巨大的工作負載，加上沒有足夠的功率和時間框架，因此，現(xiàn)今許多廠商都將深度學習芯片組部署在數(shù)據(jù)中心與高階服務(wù)器之中，進行所謂的大數(shù)據(jù)分析。

　　此外，深度學習中的服務(wù)市場預(yù)計在未來幾年的年平均復(fù)合成長率達到最高水平。畢竟，深度學習技術(shù)本質(zhì)上非常復(fù)雜，所以需要采用復(fù)雜的算法。另外，深度學習系統(tǒng)需要安裝、訓(xùn)練、以及支持和維護服務(wù)都是相當重要的。

　　大多數(shù)制造和開發(fā)深度學習系統(tǒng)和相關(guān)軟件的公司，都會根據(jù)應(yīng)用提供在線和脫機的支持服務(wù)。在應(yīng)用方面，預(yù)計數(shù)據(jù)挖掘市場將在2018年至2023年間實現(xiàn)最高成長。近年來在數(shù)據(jù)分析，網(wǎng)絡(luò)安全，欺詐檢測和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中所使用的數(shù)據(jù)挖掘越來越多，這促進了數(shù)據(jù)挖掘中深度學習的成長。

　　就終端用戶行業(yè)而言，預(yù)計制造業(yè)的深度學習市場，在2018年至2023年期內(nèi)，將以最高的年復(fù)合成長率成長。在制造業(yè)中，深度學習技術(shù)被用于工業(yè)機器人，機器視覺系統(tǒng)等，以改善工藝和產(chǎn)品質(zhì)量，最小化周期時間，并提高整個制造過程的效率。深度學習技術(shù)甚至透過采用新技能，能夠幫助機器人識別，處理和反應(yīng)周圍的環(huán)境。以地區(qū)別來看，亞太地區(qū)的深度學習市場于2018年至2023年之間，將成為有所市場中年復(fù)合成長率最高的地區(qū)。

　　在亞太地區(qū)，中國是最大的人工智能市場，其次是日本。這對于機器學習和深度學習應(yīng)用廠商來說，該地區(qū)成為最有吸引力的市場。其應(yīng)用包含：用于證券交易的算法，醫(yī)療保健患者數(shù)據(jù)管理和影像識別等應(yīng)用在亞太地區(qū)市場具有巨大潛力。