機器學習行業(yè)市場現(xiàn)狀 機器學習行業(yè)市場未來發(fā)展趨勢分析

• 2021年12月27日 ZhouXun來源：互聯(lián)網(wǎng) 695 41
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機器學習，是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)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(xiàn)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，是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)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(xiàn)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。

機器學習行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)顯示，機器學習平臺市場在2021H1仍然保持高速增長，市場規(guī)模達2.6億美元，相比去年同期增長101.8%。拉動本期市場增長的驅動力一方面在于傳統(tǒng)政企客戶構建AI中臺;另一方面也在于廠商端對于AutoML等降低機器學習門檻技術的不斷投入。第四范式在該市場仍然保持領先優(yōu)勢，華為云也取得高速增長，九章云極、創(chuàng)新奇智緊隨其后。當然，該市場還有很多創(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。

IDC認為，在市場穩(wěn)步向前發(fā)展、主流應用場景規(guī)模落地的同時，亦能看到諸多創(chuàng)新型的應用。例如，AI數(shù)字人升級傳統(tǒng)的智能客服，在知識密集型領域替代人類員工;數(shù)字孿生模擬并可視化重建交通、工廠等場景，以支持人類員工基于更復雜、更豐富的數(shù)據(jù)進行溝通和協(xié)作等等。

當然，應用場景的創(chuàng)新離不開技術的突破。預計未來3-5年，自動化機器學習、知識計算、數(shù)字孿生、智能決策、文檔型AI、聯(lián)邦學習、邊緣智能、超大預訓練模型等新技術將加速人工智能增量市場的挖掘，驅動智能世界的到來。

經(jīng)過多年來的實踐，百融云創(chuàng)的ORCA自動機器學習平臺已經(jīng)在公司內部投產于建模平臺，服務于智能分析等業(yè)務的各個建模環(huán)節(jié)，承載每日數(shù)億級的模型推理服務，幫助金融機構極大地提升了建模效率，推動行業(yè)AI化長遠發(fā)展。

機器學習行業(yè)市場未來發(fā)展趨勢分析

機器學習是指通過計算機學習數(shù)據(jù)中的內在規(guī)律性信息，獲得新的經(jīng)驗和知識，以提高計算機的智能性，使計算機能夠像人那樣去決策。隨著各行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求量增多，對處理和分析數(shù)據(jù)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(shù)學及統(tǒng)計方法求解最優(yōu)化問題的步驟和過程。針對不同的數(shù)據(jù)和不同模型需求，選擇和使用適當?shù)牡臋C器學習算法可以更高效地解決一些實際問題。

目前，ML和DL在精神疾病中的研究基本集中在診斷上，基于ML和DL的計算機輔助診斷工具可以幫助臨床醫(yī)生對精神疾病進行分類，短時間內形成更可靠、準確和標準化的診斷。有研究者將ML用于癡呆和注意缺陷多動障礙的診斷，通常可以達到90%以上的準確率。對精神分裂癥、自閉癥、抑郁癥和藥物濫用障礙等其他精神疾病的分類研究也在慢慢積累。

隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進步，一些企業(yè)已經(jīng)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(xiàn)有的大數(shù)據(jù)存儲庫來得出改變應用程序行為的結論。

機器學習是未來戰(zhàn)略技術趨勢之一。當今最先進的機器學習和人工智能系統(tǒng)正在超越傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法，以創(chuàng)建理解、學習、預測，以及潛在地自主操作系統(tǒng)。機器學習在當前的大數(shù)據(jù)技術中扮演著重要的角色。

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  2022-2027年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)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(tǒng)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(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技...

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