機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀 機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析

• 2021年12月27日 ZhouXun來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng) 695 41
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機(jī)器學(xué)習(xí)，是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

機(jī)器學(xué)習(xí)，是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀

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。第四范式在該市場(chǎng)仍然保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，華為云也取得高速增長(zhǎng)，九章云極、創(chuàng)新奇智緊隨其后。當(dāng)然，該市場(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。

IDC認(rèn)為，在市場(chǎng)穩(wěn)步向前發(fā)展、主流應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)模落地的同時(shí)，亦能看到諸多創(chuàng)新型的應(yīng)用。例如，AI數(shù)字人升級(jí)傳統(tǒng)的智能客服，在知識(shí)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(chǎng)景，以支持人類員工基于更復(fù)雜、更豐富的數(shù)據(jù)進(jìn)行溝通和協(xié)作等等。

當(dāng)然，應(yīng)用場(chǎng)景的創(chuàng)新離不開(kāi)技術(shù)的突破。預(yù)計(jì)未來(lái)3-5年，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)計(jì)算、數(shù)字孿生、智能決策、文檔型AI、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣智能、超大預(yù)訓(xùn)練模型等新技術(shù)將加速人工智能增量市場(chǎng)的挖掘，驅(qū)動(dòng)智能世界的到來(lái)。

經(jīng)過(guò)多年來(lái)的實(shí)踐，百融云創(chuàng)的ORCA自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)已經(jīng)在公司內(nèi)部投產(chǎn)于建模平臺(tái)，服務(wù)于智能分析等業(yè)務(wù)的各個(gè)建模環(huán)節(jié)，承載每日數(shù)億級(jí)的模型推理服務(wù)，幫助金融機(jī)構(gòu)極大地提升了建模效率，推動(dòng)行業(yè)AI化長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場(chǎng)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)是指通過(guò)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律性信息，獲得新的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，以提高計(jì)算機(jī)的智能性，使計(jì)算機(jī)能夠像人那樣去決策。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，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(jì)算機(jī)輔助診斷工具可以幫助臨床醫(yī)生對(duì)精神疾病進(jìn)行分類，短時(shí)間內(nèi)形成更可靠、準(zhǔn)確和標(biāo)準(zhǔn)化的診斷。有研究者將ML用于癡呆和注意缺陷多動(dòng)障礙的診斷，通常可以達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確率。對(duì)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(jìn)步，一些企業(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)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。

了解更多行業(yè)詳情，可以點(diǎn)擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《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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