機器學(xué)習(xí)行業(yè)前景,機器學(xué)習(xí)行業(yè)現(xiàn)狀如何?機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,目前,機器學(xué)習(xí)市場穩(wěn)步向前發(fā)展、主流應(yīng)用場景規(guī)模落地的同時,亦能看到諸多創(chuàng)新型的應(yīng)用。例如,AI數(shù)字人升級傳統(tǒng)的智能客服
機器學(xué)習(xí)行業(yè)前景,機器學(xué)習(xí)行業(yè)現(xiàn)狀如何?機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,目前,機器學(xué)習(xí)市場穩(wěn)步向前發(fā)展、主流應(yīng)用場景規(guī)模落地的同時,亦能看到諸多創(chuàng)新型的應(yīng)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(lǐng)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,機器學(xué)習(xí)以支持人類員工基于更復(fù)雜、更豐富的數(shù)據(jù)進行溝通和協(xié)作等等。其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,機器學(xué)習(xí)主要使用歸納、綜合而不是演繹。
2022機器學(xué)習(xí)行業(yè)報告及市場細(xì)分占有率
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(xué)習(xí)算法應(yīng)運而生。機器學(xué)習(xí)算法主要是指通過數(shù)學(xué)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(dāng)?shù)牡臋C器學(xué)習(xí)算法可以更高效地解決一些實際問題。
機器學(xué)習(xí)不僅在基于知識的系統(tǒng)中得到應(yīng)用,而且在自然語言理解、非單調(diào)推理、機器視覺、模式識別等許多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。一個系統(tǒng)是否具有學(xué)習(xí)能力已成為是否具有“智能”的一個標(biāo)志。
專業(yè)技術(shù)組織IEEE(電氣電子工程師學(xué)會)發(fā)布了《IEEE全球調(diào)研:科技在2022年及未來的影響》。根據(jù)本次調(diào)研結(jié)果顯示,人工智能和機器學(xué)習(xí)、云計算及5G技術(shù)將成為影響2022年最重要的技術(shù)。在疫情常態(tài)化的當(dāng)下,數(shù)智化技術(shù)正在重塑人們的生活和工作方式。
機器學(xué)習(xí)是未來發(fā)展趨勢
機器學(xué)習(xí)是未來戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之一。當(dāng)今最先進的機器學(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,以及潛在地自主操作系統(tǒng),機器學(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。
機器學(xué)習(xí)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。
隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進步,一些機器學(xué)習(xí)企業(yè)已經(jīng)開始投資機器學(xué)習(xí)(ML)。機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(yīng)用程序行為的結(jié)論。
機器學(xué)習(xí)市場細(xì)分占有率
2021年,中國機器學(xué)習(xí)得以快速發(fā)展及廣泛應(yīng)用的人工智能和機器學(xué)習(xí)(21%)、云計算(20%)和5G(17%)三項技術(shù),也將在2022年持續(xù)對人們的工作與生活發(fā)揮重要影響。
其中,95%的全球受訪者認(rèn)為,在未來的5年內(nèi),人工智能技術(shù)將被應(yīng)用到我們生活的方方面面,推動各行各業(yè)的創(chuàng)新進步。
機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模
數(shù)據(jù)顯示,機器學(xué)習(xí)平臺市場在2021H1仍然保持高速增長,市場規(guī)模達(dá)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(qū)動力一方面在于傳統(tǒng)政企客戶構(gòu)建AI中臺;另一方面也在于廠商端對于AutoML等降低機器學(xué)習(xí)門檻技術(shù)的不斷投入。
機器學(xué)習(xí)研究方向
第一類是傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的研究,該類研究主要是研究學(xué)習(xí)機制,注重探索模擬人的學(xué)習(xí)機制;
第二類是大數(shù)據(jù)環(huán)境下機器學(xué)習(xí)的研究,該類研究主要是研究如何有效利用信息,注重從巨量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識。
《2022-2027年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》由中研普華研究院撰寫,本報告對我國行業(yè)的供需狀況、機器學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析,重點分析了機器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、機器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展建議、機器學(xué)習(xí)行業(yè)競爭力,以及機器學(xué)習(xí)行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。機器學(xué)習(xí)報告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài),對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
想要了解更多行業(yè)詳情分析,可以點擊查看中研普華研究報告《2022-2027年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》。
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