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

　　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)應用提供在線和脫機的支持服務。在應用方面，預計數(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用廠商來說，該地區(qū)成為最有吸引力的市場。其應用包含：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用在亞太地區(qū)市場具有巨大潛力。