機(jī)器學(xué)習(xí)是未來(lái)戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一。當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，以創(chuàng)建理解、學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)，以及潛在地自主操作系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù)中扮演著重要的角色。
機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈包括上游基礎(chǔ)層、中游技術(shù)層、下游應(yīng)用層。其中上游包括人工智能芯片供應(yīng)商、云計(jì)算平臺(tái)服務(wù)商、大數(shù)據(jù)服務(wù)商。中游包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵主體，其提供的服務(wù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開源框架以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開放平臺(tái)。下游是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用服務(wù)商，為最終用戶提供基于機(jī)器學(xué)習(xí)的垂直領(lǐng)域應(yīng)用服務(wù)，機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售等垂直領(lǐng)域，應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)展。
機(jī)器學(xué)習(xí)是未來(lái)戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一。當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，以創(chuàng)建理解、學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)，以及潛在地自主操作系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù)中扮演著重要的角色。
機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)還有很多創(chuàng)新型企業(yè)參與者，例如星環(huán)科技，天云大數(shù)據(jù)等等。
隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進(jìn)步，一些機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)已經(jīng)開始投資機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，其重點(diǎn)在于允許計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下學(xué)習(xí)新事物。換句話說(shuō)，它分析現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)來(lái)得出改變應(yīng)用程序行為的結(jié)論。
據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院報(bào)告《2022-2027年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》分析
數(shù)據(jù)顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)在2021H1仍然保持高速增長(zhǎng)，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)2.6億美元，相比去年同期增長(zhǎng)101.8%。拉動(dòng)本期市場(chǎng)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力一方面在于傳統(tǒng)政企客戶構(gòu)建AI中臺(tái);另一方面也在于廠商端對(duì)于AutoML等降低機(jī)器學(xué)習(xí)門檻技術(shù)的不斷投入。
隨著各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求量增多，對(duì)處理和分析數(shù)據(jù)的效率要求變高，一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)運(yùn)而生。機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要是指通過(guò)數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)方法求解最優(yōu)化問(wèn)題的步驟和過(guò)程。針對(duì)不同的數(shù)據(jù)和不同模型需求，選擇和使用適當(dāng)?shù)牡臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法可以更高效地解決一些實(shí)際問(wèn)題。
目前機(jī)器學(xué)習(xí)目前在互聯(lián)網(wǎng)、金融、IT服務(wù)行業(yè)滲透率較高，其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用滲透率能夠達(dá)到90%，其次是金融業(yè)，包括銀行、證券以及保險(xiǎn)在內(nèi)整體滲透率超過(guò)20%，但是制造等其他傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率仍低于10%。
機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)，是資本市場(chǎng)重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一。在資本力量推動(dòng)下，一批以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心驅(qū)動(dòng)的初創(chuàng)型公司進(jìn)入到市場(chǎng)中，逐漸成為市場(chǎng)中的有力競(jìng)爭(zhēng)者。資本投入可幫助初創(chuàng)型機(jī)器學(xué)習(xí)公司構(gòu)建技術(shù)團(tuán)隊(duì)、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)、研發(fā)應(yīng)用產(chǎn)品、拓展產(chǎn)品市場(chǎng)，逐步提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
機(jī)器學(xué)習(xí)還擁有極為廣闊的空間
近年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模由2005年的2.6萬(wàn)億元增加至2020年的39.2萬(wàn)億元。與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在GDP重所占的比重逐年提升，由2005年的14.2%提升至2020年的38.6%。
目前，機(jī)器學(xué)習(xí)還缺少在各行各業(yè)大面積應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，短期內(nèi)只能在金融、制造、電力、醫(yī)藥等數(shù)字化水平較好的領(lǐng)域謀求發(fā)展。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷深化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)還擁有極為廣闊的空間。
想要了解更多機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展前景，請(qǐng)查閱《2022-2027年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》。
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2022-2027年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技...
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5機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析 機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
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