随着大数据分析能力的进步，一些机器学习企业慢慢的开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一个分支，其重点在于允许计算机在没有明确编程的情况下学习新事物。换句话说，它分析现有的大数据存储库来得出改变应用程序行为的结论。

  随着大数据分析能力的进步，一些机器学习企业慢慢的开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一个分支，其重点在于允许计算机在没有明确编程的情况下学习新事物。换句话说，它分析现有的大数据存储库来得出改变应用程序行为的结论。

  数据显示，机器学习平台市场在2021H1仍就保持快速地增长，市场规模达2.6亿美元，相比去年同期增长101.8%。拉动本期市场增长的驱动力一方面在于传统政企客户构建AI中台;另一方面也在于厂商端对于AutoML等降低机器学习门槛技术的不断投入。

  随着各行业对数据的需求量增多，对处理和分析数据的效率要求变高，一系列机器学习算法应运而生。机器学习算法主要是指通过数学及统计方法求解最优化问题的步骤和过程。针对不同的数据和不同模型需求，选择和使用适当的的机器学习算法可以更高效地解决一些实际问题。

  目前机器学习目前在互联网、金融、IT服务行业渗透率较高，其中互联网行业机器学习应用渗透率能达到90%，其次是金融业，包括银行、证券和保险在内整体渗透率超过20%，但是制造等其他传统行业的渗透率仍低于10%。

  机器学习作为AI领域的重要技术，是长期资金市场重点关注对象之一。在资本力量推动下，一批以机器学习为核心驱动的初创型公司进入到市场中，慢慢的变成为市场中的有力竞争者。资本投入可帮助初创型机器学习公司构建技术团队、获取训练数据、研发应用产品、拓展商品市场，慢慢地提高其市场竞争力。

  近年来，数字化的经济成为中国国民经济高质量发展的新动能，数字化的经济增加值规模由2005年的2.6万亿元增加至2020年的39.2万亿元。与此同时，数字化的经济在GDP重所占的比重逐年提升，由2005年的14.2%提升至2020年的38.6%。

  目前，机器学习还缺少在各行各业大面积应用的数据基础，短期内只能在金融、制造、电力、医药等数字化水平较好的领域谋求发展。随企业数字化转型不断深化和数字化的经济的蓬勃发展，机器学习还拥有极为广阔的空间。

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