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機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析報(bào)告2023

深度學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和主流發(fā)展方向,極大的提升了圖像分類(lèi)技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、機(jī)器翻譯技術(shù)等其他相關(guān)技術(shù)能力?,F(xiàn)階段,人工智能技術(shù)應(yīng)用落地速度正在不斷加快,應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷增多,市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,使得機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)值日益凸顯。在政策的推動(dòng)下,我國(guó)人工智能市場(chǎng)增速高于全球平均水平,未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭更為強(qiáng)勁。

機(jī)器學(xué)習(xí)概述

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)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(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

從20世紀(jì)50年代以來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展經(jīng)歷了6個(gè)時(shí)期。機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)階段解決很多人工智能問(wèn)題的主流方法,作為一個(gè)獨(dú)立的方向,正處于高速發(fā)展之中。最早的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以追溯到20世紀(jì)初,到今天為止,已經(jīng)過(guò)去了100多年。從1980年機(jī)器學(xué)習(xí)稱(chēng)為一個(gè)獨(dú)立的方向開(kāi)始算起,到現(xiàn)在也已經(jīng)過(guò)去了近40年。在這100多年中,經(jīng)過(guò)一代又一代人的努力,誕生出了大量經(jīng)典的方法。

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(kāi)源框架以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)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。

智能制造日益成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的重大趨勢(shì)和核心內(nèi)容,是新常態(tài)下企業(yè)打造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的必然選擇,而智能制造中獲取智能的關(guān)鍵是機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析

大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)主要集中在數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)向以及數(shù)據(jù)的信息處理能力等等。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的今天,大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),對(duì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)等帶來(lái)了更好的技術(shù)支持,產(chǎn)業(yè)升級(jí)和新產(chǎn)業(yè)誕生形成了一種推動(dòng)力量,讓大數(shù)據(jù)能夠針對(duì)可發(fā)現(xiàn)事物的程序進(jìn)行自動(dòng)規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)人類(lèi)用戶以計(jì)算機(jī)信息之間的協(xié)調(diào)。

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。

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。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028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:

在近年獲投的機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司中,熱門(mén)賽道集中于金融、互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、政務(wù)、醫(yī)療等。其中,金融賽道與機(jī)器學(xué)習(xí)契合度高且需求強(qiáng)烈,90%以上的機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)都開(kāi)展了金融相關(guān)業(yè)務(wù)板塊,機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景主要在智能風(fēng)控、保險(xiǎn)核定、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等方面。

機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)(含電力)領(lǐng)域也有著充分的施展空間,科學(xué)的算法模型應(yīng)用能夠幫助工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)工藝、提升生產(chǎn)效率、減少資產(chǎn)損失;醫(yī)療領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用集中于兩方面,一是藥物發(fā)現(xiàn)中通過(guò)算法提高靶點(diǎn)篩選、晶型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)的效率,二是以算法模型賦能基因測(cè)序,提升疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與輔助診療的準(zhǔn)確性。

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用廣泛,無(wú)論是在軍事領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域,都有機(jī)器學(xué)習(xí)算法施展的機(jī)會(huì),機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)濾垃圾郵件和惡意軟件。電子郵件客戶端使用了許多垃圾郵件過(guò)濾方法。為了確保這些垃圾郵件過(guò)濾器能夠不斷更新,它們使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作主要有以下三個(gè)方面:面向任務(wù),研究和分析改進(jìn)一組預(yù)定任務(wù)的執(zhí)行性能;面向認(rèn)知模型,研究人類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程并進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬;面向理論分析,從理論上探索各種可能的學(xué)習(xí)方法和獨(dú)立于應(yīng)用領(lǐng)域的算法。

作為人工智能極為關(guān)鍵的通用技術(shù)之一,機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)常被外界認(rèn)為是AI應(yīng)用中使用的公式或定理般的抽象基礎(chǔ)。機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)的確是函數(shù),但它依然能夠以單純的算法能力直接落地于金融、工業(yè)、醫(yī)藥、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化基礎(chǔ)較好的領(lǐng)域,為企業(yè)提供智能風(fēng)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)、藥物發(fā)現(xiàn)、個(gè)性化推薦等多種服務(wù)。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)高效地獲取知識(shí),已逐漸成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的主要推動(dòng)力。大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段"機(jī)器學(xué)習(xí)成為一種支持和服務(wù)技術(shù)。如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析,更高效地利用信息成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要方向。所以,機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越朝著智能數(shù)據(jù)分析的方向發(fā)展,并已成為智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一個(gè)重要源泉。

目前,人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)主要是靠大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,依靠大量的實(shí)踐總結(jié)出事物的規(guī)律,獲取直接知識(shí)。類(lèi)比人類(lèi)獲取知識(shí)的歷程來(lái)看,機(jī)器學(xué)習(xí)還處于發(fā)展的初級(jí)階段,相當(dāng)于人從大量的實(shí)踐活動(dòng)中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)提煉知識(shí)的階段,還未進(jìn)入從知識(shí)產(chǎn)生知識(shí)的階段。

深度學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和主流發(fā)展方向,極大的提升了圖像分類(lèi)技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、機(jī)器翻譯技術(shù)等其他相關(guān)技術(shù)能力。

現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)應(yīng)用落地速度正在不斷加快,應(yīng)用場(chǎng)景正在不斷增多,市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,使得機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)值日益凸顯。在政策的推動(dòng)下,我國(guó)人工智能市場(chǎng)增速高于全球平均水平,未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭更為強(qiáng)勁。

想要了解更多機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)詳情分析,可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報(bào)告《2023-2028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》。報(bào)告根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),對(duì)中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展?fàn)顩r、市場(chǎng)供需、競(jìng)爭(zhēng)格局、標(biāo)桿企業(yè)、發(fā)展趨勢(shì)、機(jī)會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)展策略與投資建議等進(jìn)行了分析,并重點(diǎn)分析了我國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)將面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn),對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)及前景作出審慎分析與預(yù)測(cè)。

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