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。
資本市場重點關注機器學習
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。
機器學習(Machine Learning, ML)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。
據中研普華研究院報告《2022-2027年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》分析
得益于硬件和算法的進步，機器學習的強大能力逐漸顯現。這種進步體現在連續學習過程中使用模式識別的算法，使它們能夠自主訓練執行任務，而不需要顯式編程代碼。
國外的機器學習研究在整體上呈現出三個基本趨勢：一是關注真實課堂條件下深度學習與學生素養發展的實證研究;二是從個別具體操作策略的探討轉向為一般化操作模式的建構;三是從單純關注深度學習的技術性支持轉向為情境性的環境支持系統設計。深度學習研究又呈現出兩個較為明顯的特點。
一些較成功的機器學習應用集中在圖像識別、文本分析、產品推薦、欺詐預防和內容管理等領域的增量和實際改進上。
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，而制造業、金融服務業及醫療保健行業將會成為2022年最受益于科技發展的行業。
目前機器學習在互聯網、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%。
機器學習可能會帶來未來更強大、更具顛覆性的應用發展，如無人駕駛汽車、個性化教育和預防性醫療保健。隨著應用的不斷拓展，2020-2025年，全球機器學習市場價值將以42%以上的增速增長，行業發展勢頭極為強勁。
《2022-2027年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》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、機器學習行業發展趨勢、機會風險、機器學習行業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。
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