2021年,機器學習得以快速發展及廣泛應用的人工智能和機器學習(21%)、云計算(20%)和5G(17%)三項技術,也將在2022年持續對人們的工作與生活發揮重要影響。
機器學習是人工智能及模式識別領域的共同研究熱點,其理論和方法已被廣泛應用于解決工程應用和科學領域的復雜問題。近日,全球最大的專業技術組織IEEE(電氣電子工程師學會)發布了《IEEE全球調研:科技在2022年及未來的影響》。根據本次調研結果顯示,人工智能和機器學習、云計算及5G技術將成為影響2022年最重要的技術。在疫情常態化的當下,數智化技術正在重塑人們的生活和工作方式。
什么是機器學習?機器學習使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬人類學習方式,并將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。機器學習(Machine Learning, ML)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。機器學習是人工智能的核心,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。
2021年,機器學習得以快速發展及廣泛應用的人工智能和機器學習(21%)、云計算(20%)和5G(17%)三項技術,也將在2022年持續對人們的工作與生活發揮重要影響。其中,95%的全球受訪者認為,在未來的5年內,人工智能技術將被應用到我們生活的方方面面,推動各行各業的創新進步。
過去五十年中,人工智能從理論基礎與算法基礎逐步走向應用,對計算力的要求也從數值計算轉向智能推演,但在人工智能產業的漫漫征途中,這僅僅只是跨出了第一步。
數據源、軟件框架、算力等基礎設施正在不斷拓展人工智能算法的開發場景。在不同研究學派的理念之下,正在不斷拓寬人工智能算法和Al技術的能力邊界,實現“Al+行業”的快速部署。人工智能正在逐步影響現實世界的生活與工作的方方面面。
人工智能結合了多種先進技術,賦予了機器學習、采納、決策的能力,給予他們全新的功能。依賴于神經網絡、專家系統、自組織系統、模糊邏輯和遺傳算法等技術,人工智能技術將傳感器應用領域擴展到了很多其他領域,其中一些領域需要對傳感器信息進行解析和處理。
機器學習研究最新進展
機器學習是研究怎樣使用計算機模擬或實現人類學習活動的科學,是人工智能中最具智能特征,最前沿的研究領域之一。機器學習的最新進展是由新的學習算法和理論的發展以及在線數據和低成本計算的持續爆炸所推動的。但機器學習領域還很年輕,它仍在迅速擴展。一個主要趨勢是關于機器學習算法運行的環境(計算體系結構)。而經典的機器學習系統涉及在一臺機器上運行的單個程序,現在機器學習系統通常部署在包含數千或上萬個處理器的體系結構中,而并行和分布式技術以及通訊限制成為了焦點技術難題。
報告根據機器學習行業的發展軌跡及多年的實踐經驗,對中國機器學習行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發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將面臨的機遇與挑戰,對機器學習行業未來的發展趨勢及前景作出審慎分析與預測。是機器學習企業、學術科研單位、投資企業準確了解行業最新發展動態,把握市場機會,正確制定企業發展戰略的必備參考工具,極具參考價值!
以上部分數據、內容來自中研普華研究院發布的行業報告,想了解更多關于機器學習行業專業數據分析,請點擊查看中研普華研究院《2022-2027年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》。
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