中國機器學習行業發展趨勢 機器學習行業競爭力分析

• 周迅 2023年3月24日 來源：互聯網 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、神經網絡、馬爾科夫。機器學習不僅為大疆農業帶來了出色的表現，在影像產品方面也發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。

中國機器學習行業發展趨勢 機器學習行業競爭力分析

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。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》顯示：

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。

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。

機器學習不僅為大疆農業帶來了出色的表現，在影像產品方面也發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展到現在的重人臉識別功能，并且在同一場景中可以出現多個物體的跟焦功能，真正實現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，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，越來越多的行業有能力快速應用機器學習，應對嚴峻挑戰，把握重大機遇。而這一切僅僅是序幕。亞馬遜云科技將繼續致力于創造更好的解決方案，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。

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。

本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!

了解更多行業數據詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2023-2028年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》。

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  2023-2028年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告

  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...

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