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機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析 機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

  • 2022年2月9日 ZhouJiaLiang來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng) 1301 85
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機(jī)器學(xué)習(xí)是未來(lái)戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一。當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)、預(yù)測(cè),以及潛在地自主操作系統(tǒng),機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù)中扮演著重要的角色。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析

機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈包括上游基礎(chǔ)層、中游技術(shù)層、下游應(yīng)用層。其中上游包括人工智能芯片供應(yīng)商、云計(jì)算平臺(tái)服務(wù)商、大數(shù)據(jù)服務(wù)商。中游包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵主體,其提供的服務(wù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開(kāi)源框架以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)放平臺(tái)。下游是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用服務(wù)商,為最終用戶提供基于機(jī)器學(xué)習(xí)的垂直領(lǐng)域應(yīng)用服務(wù),機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售等垂直領(lǐng)域,應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)展。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院報(bào)告《2022-2027年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》分析

機(jī)器學(xué)習(xí)是未來(lái)戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一。當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)、預(yù)測(cè),以及潛在地自主操作系統(tǒng),機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù)中扮演著重要的角色。

機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)還有很多創(chuàng)新型企業(yè)參與者,例如星環(huán)科技,天云大數(shù)據(jù)等等。

隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進(jìn)步,一些機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始投資機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支,其重點(diǎn)在于允許計(jì)算機(jī)在沒(méi)有明確編程的情況下學(xué)習(xí)新事物。換句話說(shuō),它分析現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)來(lái)得出改變應(yīng)用程序行為的結(jié)論。

機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模

數(shù)據(jù)顯示,機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)在2021H1仍然保持高速增長(zhǎng),市場(chǎng)規(guī)模達(dá)2.6億美元,相比去年同期增長(zhǎng)101.8%。拉動(dòng)本期市場(chǎng)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力一方面在于傳統(tǒng)政企客戶構(gòu)建AI中臺(tái);另一方面也在于廠商端對(duì)于AutoML等降低機(jī)器學(xué)習(xí)門檻技術(shù)的不斷投入。

隨著各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求量增多,對(duì)處理和分析數(shù)據(jù)的效率要求變高,一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)運(yùn)而生。機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要是指通過(guò)數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)方法求解最優(yōu)化問(wèn)題的步驟和過(guò)程。針對(duì)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(jī)器學(xué)習(xí)算法可以更高效地解決一些實(shí)際問(wèn)題。

目前機(jī)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(jī)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(xiǎn)在內(nèi)整體滲透率超過(guò)20%,但是制造等其他傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率仍低于10%。

機(jī)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(chǎng)重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一。在資本力量推動(dòng)下,一批以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心驅(qū)動(dòng)的初創(chuàng)型公司進(jìn)入到市場(chǎng)中,逐漸成為市場(chǎng)中的有力競(jìng)爭(zhēng)者。資本投入可幫助初創(chuàng)型機(jī)器學(xué)習(xí)公司構(gòu)建技術(shù)團(tuán)隊(duì)、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(chǎng),逐步提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

1、深度學(xué)習(xí)發(fā)展迅速

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子方向,作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流算法之一,深度學(xué)習(xí)憑借其適應(yīng)性強(qiáng)、準(zhǔn)確率高等特點(diǎn)獲得市場(chǎng)高度關(guān)注,應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓寬,其在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用逐步加深,發(fā)展步伐顯著加快?,F(xiàn)在,深度學(xué)習(xí)逐漸成為新一代人工智能最核心的技術(shù),深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展是推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)升級(jí)發(fā)展的重要因素。

2、資本投入推動(dòng)行業(yè)發(fā)展

機(jī)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(chǎng)重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一。在資本力量推動(dòng)下,一批以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心驅(qū)動(dòng)的初創(chuàng)型公司進(jìn)入到市場(chǎng)中,逐漸成為市場(chǎng)中的有力競(jìng)爭(zhēng)者。資本投入可幫助初創(chuàng)型機(jī)器學(xué)習(xí)公司構(gòu)建技術(shù)團(tuán)隊(duì)、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(chǎng),逐步提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

3、深度與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)由深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合而成,其同時(shí)具有深度學(xué)習(xí)的感知能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)具有靈活度高、擴(kuò)展性強(qiáng)、所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少等特點(diǎn),其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)展,推廣速度逐漸加快,發(fā)展深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的一大發(fā)展趨勢(shì)。

想要了解更多機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展前景,請(qǐng)查閱《2022-2027年中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》。

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