深度學習逐漸成為人工智能領域的研究熱點和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術、語音識別技術、機器翻譯技術等其他相關技術能力?，F(xiàn)階段，人工智能技術應用落地速度正在不斷加快，應用場景正在不斷增多，市場規(guī)模不斷擴大，使得機器學習價值日益凸顯。在政策的推動下，我國人工智能市場增速高于全球平均水平，未來機器學習產業(yè)發(fā)展勢頭更為強勁。

機器學習概述

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。

【資料圖】

從20世紀50年代以來，機器學習的發(fā)展經歷了6個時期。機器學習是現(xiàn)階段解決很多人工智能問題的主流方法，作為一個獨立的方向，正處于高速發(fā)展之中。最早的機器學習算法可以追溯到20世紀初，到今天為止，已經過去了100多年。從1980年機器學習稱為一個獨立的方向開始算起，到現(xiàn)在也已經過去了近40年。在這100多年中，經過一代又一代人的努力，誕生出了大量經典的方法。

機器學習產業(yè)鏈包括上游基礎層、中游技術層、下游應用層。其中上游包括人工智能芯片供應商、云計算平臺服務商、大數(shù)據(jù)服務商。中游包括機器學習技術服務商，機器學習技術服務商是機器學習產業(yè)鏈的關鍵主體，其提供的服務包括機器學習基礎開源框架以及機器學習技術開放平臺。下游是機器學習應用服務商，為最終用戶提供基于機器學習的垂直領域應用服務，機器學習廣泛應用于金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售等垂直領域，應用領域還在不斷擴展。

智能制造日益成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的重大趨勢和核心內容,是新常態(tài)下企業(yè)打造競爭優(yōu)勢的必然選擇，而智能制造中獲取智能的關鍵是機器學習。

機器學習行業(yè)深度分析

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)主要集中在數(shù)據(jù)的轉向以及數(shù)據(jù)的信息處理能力等等。在產業(yè)發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)時代的到來，對數(shù)據(jù)的轉換，數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)的存儲等帶來了更好的技術支持，產業(yè)升級和新產業(yè)誕生形成了一種推動力量，讓大數(shù)據(jù)能夠針對可發(fā)現(xiàn)事物的程序進行自動規(guī)劃，實現(xiàn)人類用戶以計算機信息之間的協(xié)調。

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。

目前，機器學習還缺少在各行各業(yè)大面積應用的數(shù)據(jù)基礎，短期內只能在金融、制造、電力、醫(yī)藥等數(shù)字化水平較好的領域謀求發(fā)展。隨著企業(yè)數(shù)字化轉型不斷深化和數(shù)字經濟的蓬勃發(fā)展，機器學習還擁有極為廣闊的空間。

據(jù)中研產業(yè)研究院《2023-2028年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》分析：

在近年獲投的機器學習創(chuàng)業(yè)公司中，熱門賽道集中于金融、互聯(lián)網、工業(yè)、政務、醫(yī)療等。其中，金融賽道與機器學習契合度高且需求強烈，90%以上的機器學習企業(yè)都開展了金融相關業(yè)務板塊，機器學習在金融領域的應用場景主要在智能風控、保險核定、精準營銷等方面。

機器學習在工業(yè)(含電力)領域也有著充分的施展空間，科學的算法模型應用能夠幫助工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產工藝、提升生產效率、減少資產損失;醫(yī)療領域，機器學習的應用集中于兩方面，一是藥物發(fā)現(xiàn)中通過算法提高靶點篩選、晶型預測等環(huán)節(jié)的效率，二是以算法模型賦能基因測序，提升疾病風險預測與輔助診療的準確性。

機器學習應用廣泛，無論是在軍事領域還是民用領域，都有機器學習算法施展的機會，機器學習過濾垃圾郵件和惡意軟件。電子郵件客戶端使用了許多垃圾郵件過濾方法。為了確保這些垃圾郵件過濾器能夠不斷更新，它們使用了機器學習技術。機器學習領域的研究工作主要有以下三個方面：面向任務，研究和分析改進一組預定任務的執(zhí)行性能;面向認知模型，研究人類學習過程并進行計算機模擬;面向理論分析，從理論上探索各種可能的學習方法和獨立于應用領域的算法。

作為人工智能極為關鍵的通用技術之一，機器學習時常被外界認為是AI應用中使用的公式或定理般的抽象基礎。機器學習的本質的確是函數(shù)，但它依然能夠以單純的算法能力直接落地于金融、工業(yè)、醫(yī)藥、互聯(lián)網等數(shù)字化基礎較好的領域，為企業(yè)提供智能風控、預測性維護、藥物發(fā)現(xiàn)、個性化推薦等多種服務。

隨著大數(shù)據(jù)時代各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過機器學習高效地獲取知識，已逐漸成為當今機器學習技術發(fā)展的主要推動力。大數(shù)據(jù)時代的機器學習更強調“學習本身是手段"機器學習成為一種支持和服務技術。如何基于機器學習對復雜多樣的數(shù)據(jù)進行深層次的分析，更高效地利用信息成為當前大數(shù)據(jù)環(huán)境下機器學習研究的主要方向。所以，機器學習越來越朝著智能數(shù)據(jù)分析的方向發(fā)展，并已成為智能數(shù)據(jù)分析技術的一個重要源泉。

目前，人工智能機器學習主要是靠大量的數(shù)據(jù)訓練，依靠大量的實踐總結出事物的規(guī)律，獲取直接知識。類比人類獲取知識的歷程來看，機器學習還處于發(fā)展的初級階段，相當于人從大量的實踐活動中總結經驗提煉知識的階段，還未進入從知識產生知識的階段。

深度學習逐漸成為人工智能領域的研究熱點和主流發(fā)展方向，極大的提升了圖像分類技術、語音識別技術、機器翻譯技術等其他相關技術能力。

現(xiàn)階段，人工智能技術應用落地速度正在不斷加快，應用場景正在不斷增多，市場規(guī)模不斷擴大，使得機器學習價值日益凸顯。在政策的推動下，我國人工智能市場增速高于全球平均水平，未來機器學習產業(yè)發(fā)展勢頭更為強勁。

想要了解更多機器學習行業(yè)詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2023-2028年中國機器學習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》。報告根據(jù)機器學習行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實踐經驗，對中國機器學習行業(yè)的內外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產業(yè)鏈發(fā)展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業(yè)、發(fā)展趨勢、機會風險、發(fā)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(yè)將面臨的機遇與挑戰(zhàn)，對機器學習行業(yè)未來的發(fā)展趨勢及前景作出審慎分析與預測。

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