隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進步，一些機器學(xué)習(xí)企業(yè)已經(jīng)開始投資機器學(xué)習(xí)(ML)。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，其重點在于允許計算機在沒有明確編程的情況下學(xué)習(xí)新事物。換句話說，它分析現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)存儲庫來得出改變應(yīng)用程序行為的結(jié)論。
中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景
隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進步，一些機器學(xué)習(xí)企業(yè)已經(jīng)開始投資機器學(xué)習(xí)(ML)。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，其重點在于允許計算機在沒有明確編程的情況下學(xué)習(xí)新事物。換句話說，它分析現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)存儲庫來得出改變應(yīng)用程序行為的結(jié)論。
數(shù)據(jù)顯示，機器學(xué)習(xí)平臺市場在2021H1仍然保持高速增長，市場規(guī)模達(dá)2.6億美元，相比去年同期增長101.8%。拉動本期市場增長的驅(qū)動力一方面在于傳統(tǒng)政企客戶構(gòu)建AI中臺;另一方面也在于廠商端對于AutoML等降低機器學(xué)習(xí)門檻技術(shù)的不斷投入。
隨著各行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求量增多，對處理和分析數(shù)據(jù)的效率要求變高，一系列機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)運而生。機器學(xué)習(xí)算法主要是指通過數(shù)學(xué)及統(tǒng)計方法求解最優(yōu)化問題的步驟和過程。針對不同的數(shù)據(jù)和不同模型需求，選擇和使用適當(dāng)?shù)牡臋C器學(xué)習(xí)算法可以更高效地解決一些實際問題。
目前機器學(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、證券以及保險在內(nèi)整體滲透率超過20%，但是制造等其他傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率仍低于10%。
機器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)，是資本市場重點關(guān)注對象之一。在資本力量推動下，一批以機器學(xué)習(xí)為核心驅(qū)動的初創(chuàng)型公司進入到市場中，逐漸成為市場中的有力競爭者。資本投入可幫助初創(chuàng)型機器學(xué)習(xí)公司構(gòu)建技術(shù)團隊、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，逐步提高其市場競爭力。
近年來，數(shù)字經(jīng)濟成為我國國民經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新動能，數(shù)字經(jīng)濟增加值規(guī)模由2005年的2.6萬億元增加至2020年的39.2萬億元。與此同時，數(shù)字經(jīng)濟在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)濟的蓬勃發(fā)展，機器學(xué)習(xí)還擁有極為廣闊的空間。
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2022-2027年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告
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