中國機器學習行業(yè)發(fā)展趨勢 機器學習行業(yè)競爭力分析

• 周迅 2023年3月24日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 1446 96
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機器學習的主流算法包括以下幾種：決策樹、隨機森林、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經網(wǎng)絡、馬爾科夫。機器學習不僅為大疆農業(yè)帶來了出色的表現(xiàn)，在影像產品方面也發(fā)揮了不可或缺的作用。近幾年，隨著DJI影像產品的不斷升級，智

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。

中國機器學習行業(yè)發(fā)展趨勢 機器學習行業(yè)競爭力分析

專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。目前機器學習目前在互聯(lián)網(wǎng)、金融、IT服務行業(yè)滲透率較高，其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)機器學習應用滲透率能夠達到90%，其次是金融業(yè)，包括銀行、證券以及保險在內整體滲透率超過20%，但是制造等其他傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率仍低于10%。

機器學習作為人工智能領域的重要技術，是資本市場重點關注對象之一。在資本力量推動下，一批以機器學習為核心驅動的初創(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)型機器學習公司構建技術團隊、獲取訓練數(shù)據(jù)、研發(fā)應用產品、拓展產品市場。

根據(jù)中研普華產業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》顯示：

機器學習，就是讓機器從歷史數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，然后將規(guī)律應用到未來中。其實人類的行為也是通過學習和模仿得來的，所以我們就希望計算機和人類的學習行為一樣，從歷史數(shù)據(jù)和行為中學習和模仿，從而實現(xiàn)人工智能。

機器學習是未來戰(zhàn)略技術趨勢之一，當今最先進的機器學習和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，以創(chuàng)建理解、學習、預測，以及潛在地自主操作系統(tǒng)，機器學習在當前的大數(shù)據(jù)技術中扮演著重要的角色。

機器學習的主流算法包括以下幾種：決策樹、隨機森林、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經網(wǎng)絡、馬爾科夫。

機器學習不僅為大疆農業(yè)帶來了出色的表現(xiàn)，在影像產品方面也發(fā)揮了不可或缺的作用。近幾年，隨著DJI影像產品的不斷升級，智能跟隨技術也隨之不斷完善，從原來簡單識別顏色紋理發(fā)展到現(xiàn)在的重人臉識別功能，并且在同一場景中可以出現(xiàn)多個物體的跟焦功能，真正實現(xiàn)三維場景的智能跟隨。

在人工智能技術的支持下，機器學習已經在移動醫(yī)療中得到應用。機器學習模仿人腦的功能。而如今使用神經網(wǎng)絡來檢測人類無法看到的變化。

作為當今時代最具變革性的技術之一，機器學習(ML)能夠通過增強客戶體驗、提高員工生產效率、降低成本、減少欺詐等方式，幫助組織應對重大挑戰(zhàn)，抓住重大機遇。

近年來，機器學習技術取得了長足進步。隨著應用機器學習技術的門檻顯著降低，越來越多的行業(yè)有能力快速應用機器學習，應對嚴峻挑戰(zhàn)，把握重大機遇。而這一切僅僅是序幕。亞馬遜云科技將繼續(xù)致力于創(chuàng)造更好的解決方案，幫助各組織充分利用機器學習能力。

從早期的云計算、大數(shù)據(jù)，到如今的5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能，在行業(yè)數(shù)字化轉型過程中，數(shù)字技術的迭代和創(chuàng)新從未停止。尤其在人工智能領域，機器學習正在成為行業(yè)數(shù)字化轉型的新寵，成為各行各業(yè)尋求突破的下一個關鍵點。

目前機器學習目前在互聯(lián)網(wǎng)、金融、IT服務行業(yè)滲透率較高，其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)機器學習應用滲透率能夠達到90%，其次是金融業(yè)，包括銀行、證券以及保險在內整體滲透率超過20%，但是制造等其他傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率仍低于10%。

機器學習作為人工智能領域的重要技術，是資本市場重點關注對象之一。在資本力量推動下，一批以機器學習為核心驅動的初創(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)型機器學習公司構建技術團隊、獲取訓練數(shù)據(jù)、研發(fā)應用產品、拓展產品市場，逐步提高其市場競爭力。

本報告根據(jù)機器學習行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實踐經驗，對中國機器學習行業(yè)的內外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產業(yè)鏈發(fā)展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業(yè)、發(fā)展趨勢、機會風險、發(fā)展策略與投資建議等進行了分析，并重點分析了我國機器學習行業(yè)將面臨的機遇與挑戰(zhàn)，對機器學習行業(yè)未來的發(fā)展趨勢及前景作出審慎分析與預測。

是機器學習企業(yè)、學術科研單位、投資企業(yè)準確了解行業(yè)最新發(fā)展動態(tài)，把握市場機會，正確制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的必備參考工具，極具參考價值!

了解更多行業(yè)數(shù)據(jù)詳情，可以點擊查閱中研普華產業(yè)研究院的《2023-2028年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》。

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  2023-2028年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告

  機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技...

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