機器學(xué)習市場調(diào)研:機器學(xué)習是未來戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之一

• 2022年11月15日 LiuMingYue來源：百度百科 中研網(wǎng) 1439 95
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機器學(xué)習行業(yè)市場前景及現(xiàn)狀如何?近年來，機器學(xué)習技術(shù)取得了長足進步。隨著應(yīng)用機器學(xué)習技術(shù)的門檻顯著降低，越來越多的行業(yè)有能力快速應(yīng)用機器學(xué)習，應(yīng)對嚴峻挑戰(zhàn)，把握重大機遇。人工智能和機器學(xué)習(ML)已經(jīng)成為當今大多數(shù)組織的首選

機器學(xué)習行業(yè)市場前景及現(xiàn)狀如何?近年來，機器學(xué)習技術(shù)取得了長足進步。隨著應(yīng)用機器學(xué)習技術(shù)的門檻顯著降低，越來越多的行業(yè)有能力快速應(yīng)用機器學(xué)習，應(yīng)對嚴峻挑戰(zhàn)，把握重大機遇。人工智能和機器學(xué)習(ML)已經(jīng)成為當今大多數(shù)組織的首選，AI將成為未來十年改變整個行業(yè)的核心驅(qū)動力。而這一切僅僅是序幕。亞馬遜云科技將繼續(xù)致力于創(chuàng)造更好的解決方案，幫助各組織充分利用機器學(xué)習能力。

隨著大數(shù)據(jù)分析能力的進步，一些機器學(xué)習企業(yè)已經(jīng)開始投資機器學(xué)習(ML)。機器學(xué)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(xué)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(yīng)用程序行為的結(jié)論。

機器學(xué)習市場調(diào)研:機器學(xué)習是未來戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之一

近十幾年來，機器學(xué)習領(lǐng)域的研究工作發(fā)展很快，它已成為人工智能的重要課題之一。機器學(xué)習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。

目前機器學(xué)習目前在互聯(lián)網(wǎng)、金融、IT服務(wù)行業(yè)滲透率較高，其中互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)機器學(xué)習應(yīng)用滲透率能夠達到90%，其次是金融業(yè)，包括銀行、證券以及保險在內(nèi)整體滲透率超過20%，但是制造等其他傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率仍低于10%。

機器學(xué)習是未來戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之一，當今最先進的機器學(xué)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(xué)習、預(yù)測，以及潛在地自主操作系統(tǒng)，機器學(xué)習在當前的大數(shù)據(jù)技術(shù)中扮演著重要的角色。

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

2021年，中國機器學(xué)習得以快速發(fā)展及廣泛應(yīng)用的人工智能和機器學(xué)習(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。

數(shù)據(jù)顯示，機器學(xué)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(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)習門檻技術(shù)的不斷投入。

機器學(xué)習應(yīng)用廣泛，無論是在軍事領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域，都有機器學(xué)習算法施展的機會，機器學(xué)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(xué)習技術(shù)。

多層感知器和決策樹歸納等是由機器學(xué)習提供支持的一些垃圾郵件過濾技術(shù)。每天檢測到超過325000個惡意軟件，每個代碼與之前版本的90%～98%相似。由機器學(xué)習驅(qū)動的系統(tǒng)安全程序理解編碼模式。

機器學(xué)習行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實踐經(jīng)驗，對中國行業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展狀況、機器學(xué)習行業(yè)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(xué)習行業(yè)將面臨的機遇與挑戰(zhàn)，對行業(yè)未來的發(fā)展趨勢及前景作出審慎分析與預(yù)測。是企業(yè)、學(xué)術(shù)科研單位、投資企業(yè)準確了解行業(yè)最新發(fā)展動態(tài)，把握市場機會!

更多機器學(xué)習市場調(diào)研消息,可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2022-2027年中國機器學(xué)習行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》。

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