機器學習行業深度分析及發展前景

• 曾燕 2023年8月31日 來源：互聯網 936 58
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機器學習不僅在基于知識的系統中得到應用，而且在自然語言理解、非單調推理、機器視覺、模式識別等許多領域也得到了廣泛應用。一個系統是否具有學習能力已成為是否具有“智能”的一個標志。

機器學習行業深度分析及發展前景

機器學習不僅在基于知識的系統中得到應用，而且在自然語言理解、非單調推理、機器視覺、模式識別等許多領域也得到了廣泛應用。一個系統是否具有學習能力已成為是否具有“智能”的一個標志。

隨著大數據分析能力的進步，一些企業已經開始投資機器學習(ML)。機器學習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習新事物。換句話說，它分析現有的大數據存儲庫來得出改變應用程序行為的結論。

據IDC最新發布的全球人工智能系統支出指南，預計到2023年人工智能系統的支出將達到979億美元，是2019年將花費375億美元的2.5倍。對此，IDC的分析師認為，人工智能和機器學習(ML)已經成為當今大多數組織的首選，AI將成為未來十年改變整個行業的核心驅動力。

機器學習是未來戰略技術趨勢之一

當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的基于規則的算法，以創建理解、學習、預測，以及潛在地自主操作系統，機器學習在當前的大數據技術中扮演著重要的角色。

2023年，機器學習仍將是一個充滿希望且快速發展的領域，許多有趣的創新都將紛紛呈現。在不久的將來，大型語言模型、多模態機器學習、Transformer、嵌入式機器學習以及無代碼和低代碼解決方案將是備受矚目的新興技術。

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、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。

機器學習以數據為基礎，通過研究樣本數據尋找規律，并根據所得規律對未來數據進行預測。機器學習是人工智能的核心，廣泛應用于數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別等人工智能領域。

機器學習，就是讓機器從歷史數據中學習規律，然后將規律應用到未來中。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，從歷史數據和行為中學習和模仿，從而實現人工智能。

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、神經網絡、馬爾科夫。

據中研普華產業研究院出版的《2023-2028年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》統計分析顯示：

機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、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。它是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑。

機器學習產業鏈包括上游基礎層、中游技術層、下游應用層。其中上游包括人工智能芯片供應商、云計算平臺服務商、大數據服務商。中游包括機器學習技術服務商，機器學習技術服務商是機器學習產業鏈的關鍵主體，其提供的服務包括機器學習基礎開源框架以及機器學習技術開放平臺。下游是機器學習應用服務商，為最終用戶提供基于機器學習的垂直領域應用服務，機器學習廣泛應用于金融、教育、醫療、工業、零售等垂直領域，應用領域還在不斷擴展。

作為機器學習領域的主流算法之一，深度學習憑借其適應性強、準確率高等特點獲得市場高度關注，應用領域不斷拓寬，其在圖像識別、語音識別、人臉識別等領域的應用逐步加深，發展步伐顯著加快，深度學習的迅速發展是推動機器學習行業升級發展的重要因素。

在機器學習市場中，基礎層核心芯片被英偉達、英特爾、IBM、谷歌、微軟、高通等海外傳統芯片大廠商掌控，云計算由谷歌、亞馬遜、阿里云等互聯網巨頭引領，大數據服務商數量多，分布零散，市場競爭激烈。

目前機器學習目前在互聯網、金融、IT服務行業滲透率較高，其中互聯網行業機器學習應用滲透率能夠達到90%，其次是金融業，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行業的滲透率仍低于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型機器學習公司構建技術團隊、獲取訓練數據、研發應用產品、拓展產品市場，逐步提高其市場競爭力。

隨著各行業對數據的需求量增多，對處理和分析數據的效率要求變高，一系列機器學習算法應運而生。機器學習算法主要是指通過數學及統計方法求解最優化問題的步驟和過程。針對不同的數據和不同模型需求，選擇和使用適當的的機器學習算法可以更高效地解決一些實際問題。

從早期的云計算、大數據，到如今的5G、物聯網、人工智能，在行業數字化轉型過程中，數字技術的迭代和創新從未停止。尤其在人工智能領域，機器學習正在成為行業數字化轉型的新寵，成為各行各業尋求突破的下一個關鍵點。機器學習和人工智能是推動不同行業重大創新的領域。據預測，截止到 2023 年，人工智能市場總額將高達 5000 億美元，到 2030 年將達到 15971 億美元——這意味著，在不久的將來，機器學習技術仍將繼續處于高需求狀態。

未來行業市場發展前景和投資機會在哪?欲了解更多關于行業具體詳情可以點擊查看中研普華產業研究院的報告《2023-2028年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》。由中研普華研究院撰寫，本報告對我國機器學習行業的供需狀況、機器學習發展現狀、機器學習子行業發展變化等進行了分析，重點分析了機器學習行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、機器學習行業的發展建議、機器學習行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。機器學習報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

機器學習行業研究報告旨在從國家經濟和產業發展的戰略入手，分析機器學習未來的政策走向和監管體制的發展趨勢，挖掘機器學習行業的市場潛力，基于重點細分市場領域的深度研究，提供對產業規模、產業結構、區域結構、市場競爭、產業盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪，清晰發展方向。

在形式上，機器學習報告以豐富的數據和圖表為主，突出文章的可讀性和可視性，避免套話和空話。報告附加了與行業相關的數據、機器學習政策法規目錄、主要企業信息及機器學習行業的大事記等，為投資者和業界人士提供了一幅生動的機器學習行業全景圖。

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