中国机器学习行业发展的新趋势机器学习行业竞争力分析_新闻中心

2024-04-15 新闻中心

机器学习的主流算法包括以下几种：决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔科夫。机器学习不仅为大疆农业带来了出色的表现，在影像产品方面也发挥了不可或缺的作用。近几年，随着DJI影像产品的一直在升级，智

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的所有的领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。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、拓展产品市场。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国机器学习行业深度分析及发展前途预测报告》显示：

机器学习，就是让机器从历史数据中学习规律，然后将规律应用到未来中。其实人类的行为也是通过学习和模仿得来的，所以我们就希望计算机和人类的学习行为一样，从历史数据和行为中学习和模仿，以此来实现人工智能。

机器学习是未来战略技术趋势之一，当今最先进的机器学习和AI系统正在超越传统的基于规则的算法，以创建理解、学习、预测，以及潜在地自主操作系统，机器学习在当前的大数据技术中扮演着重要的角色。

机器学习的主流算法包括以下几种：决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔科夫。

机器学习不仅为大疆农业带来了出色的表现，在影像产品方面也发挥了不可或缺的作用。近几年，随着DJI影像产品的一直在升级，智能跟随技术也随之逐渐完备，从原来简单识别颜色纹理发展到现在的重人脸识别功能，并且在同一场景中能出现多个物体的跟焦功能，真正的完成三维场景的智能跟随。

在人工智能技术的支持下，机器学习已经在移动医疗中得到应用。机器学习模仿人脑的功能。而如今使用神经网络来检测人类无法看到的变化。

作为当今时代最具变革性的技术之一，机器学习(ML)可以通过增强客户体验、提升员工生产效率、减少相关成本、减少欺诈等方式，帮助组织应对重大挑战，抓住重大机遇。

近年来，机器学习技术取得了长足进步。随着应用机器学习技术的门槛明显降低，慢慢的变多的行业有能力快速应用机器学习，应对严峻挑战，把握重大机遇。而这一切仅仅是序幕。亚马逊云科技将继续致力于创造更好的解决方案，帮助各组织充分的利用机器学习能力。

从早期的云计算、大数据，到如今的5G、物联网、人工智能，在行业数字化转型过程中，数字技术的迭代和创新从未停止。尤其在AI领域，机器学习正在成为行业数字化转型的新宠，成为各行各业寻求突破的下一个关键点。

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。

本报告根据机器学习行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国机器学习行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展的新趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国机器学习行业将面临的机遇与挑战，对机器学习行业未来的发展的新趋势及前景作出审慎分析与预测。

是机器学习企业、学术科研单位、投资企业准确了解行业最新发展动态，把握市场机会，正确制定企业未来的发展战略的必备参考工具，极具参考价值!

了解更多行业数据详情，点击查阅中研普华产业研究院的《2023-2028年中国机器学习行业深度分析及发展前途预测报告》。