什么是機器學(xué)習(xí)?機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析2023

• 陳觀秋 2023年1月7日 來源：中研報告 百度 924 57
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作為人工智能極為關(guān)鍵的通用技術(shù)之一，機器學(xué)習(xí)時常被外界認為是AI應(yīng)用中使用的公式或定理般的抽象基礎(chǔ)。機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)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(wǎng)等數(shù)字化基礎(chǔ)較好的領(lǐng)域，為企業(yè)提供智能風(fēng)控、預(yù)測性維護、藥物發(fā)現(xiàn)

什么是機器學(xué)習(xí)?

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

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)主要集中在數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)向以及數(shù)據(jù)的信息處理能力等等。在產(chǎn)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(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)的存儲等帶來了更好的技術(shù)支持，產(chǎn)業(yè)升級和新產(chǎn)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(diào)。另外現(xiàn)有的許多機器學(xué)習(xí)方法是建立在內(nèi)存理論基礎(chǔ)上的。

大數(shù)據(jù)還無法裝載進計算機內(nèi)存的情況下，是無法進行諸多算法的處理的，因此應(yīng)提出新的機器學(xué)習(xí)算法，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的需要。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的機器學(xué)習(xí)算法，依據(jù)一定的性能標準，對學(xué)習(xí)結(jié)果的重要程度可以予以忽視。采用分布式和并行計算的方式進行分治策略的實施，可以規(guī)避掉噪音數(shù)據(jù)和冗余帶來的干擾，降低存儲耗費，同時提高學(xué)習(xí)算法的運行效率。

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(nèi)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(guān)鍵是機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2022-2027年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》分析：

從20世紀50年代以來，機器學(xué)習(xí)的發(fā)展經(jīng)歷了6個時期。機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法可以追溯到20世紀初，到今天為止，已經(jīng)過去了100多年。從1980年機器學(xué)習(xí)稱為一個獨立的方向開始算起，到現(xiàn)在也已經(jīng)過去了近40年。在這100多年中，經(jīng)過一代又一代人的努力，誕生出了大量經(jīng)典的方法。

機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈

機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈包括上游基礎(chǔ)層、中游技術(shù)層、下游應(yīng)用層。其中上游包括人工智能芯片供應(yīng)商、云計算平臺服務(wù)商、大數(shù)據(jù)服務(wù)商。中游包括機器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商，機器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)商是機器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵主體，其提供的服務(wù)包括機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)開源框架以及機器學(xué)習(xí)技術(shù)開放平臺。下游是機器學(xué)習(xí)應(yīng)用服務(wù)商，為最終用戶提供基于機器學(xué)習(xí)的垂直領(lǐng)域應(yīng)用服務(wù)，機器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)、零售等垂直領(lǐng)域，應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴展。

機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析

目前，機器學(xué)習(xí)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(xí)還擁有極為廣闊的空間。

在近年獲投的機器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司中，熱門賽道集中于金融、互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、政務(wù)、醫(yī)療等。其中，金融賽道與機器學(xué)習(xí)契合度高且需求強烈，90%以上的機器學(xué)習(xí)企業(yè)都開展了金融相關(guān)業(yè)務(wù)板塊，機器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景主要在智能風(fēng)控、保險核定、精準營銷等方面;機器學(xué)習(xí)在工業(yè)(含電力)領(lǐng)域也有著充分的施展空間，科學(xué)的算法模型應(yīng)用能夠幫助工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)工藝、提升生產(chǎn)效率、減少資產(chǎn)損失;醫(yī)療領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)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(yù)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(fēng)險預(yù)測與輔助診療的準確性。

作為人工智能極為關(guān)鍵的通用技術(shù)之一，機器學(xué)習(xí)時常被外界認為是AI應(yīng)用中使用的公式或定理般的抽象基礎(chǔ)。機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)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(wǎng)等數(shù)字化基礎(chǔ)較好的領(lǐng)域，為企業(yè)提供智能風(fēng)控、預(yù)測性維護、藥物發(fā)現(xiàn)、個性化推薦等多種服務(wù)。

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(xué)習(xí)高效地獲取知識，已逐漸成為當今機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的主要推動力。大數(shù)據(jù)時代的機器學(xué)習(xí)更強調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段"機器學(xué)習(xí)成為一種支持和服務(wù)技術(shù)。如何基于機器學(xué)習(xí)對復(fù)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(xué)習(xí)研究的主要方向。所以，機器學(xué)習(xí)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(shù)的一個重要源泉。

人工智能已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)、機器人和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的主要驅(qū)動力，在可預(yù)見的未來，它將繼續(xù)驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新，影響著幾乎每個行業(yè)和每個人的未來。但是，人工智能的最終目標是使機器具有與人類相似的通用智能。

想要了解更多機器學(xué)習(xí)行業(yè)詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2022-2027年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》。報告根據(jù)機器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實踐經(jīng)驗，對中國機器學(xué)習(xí)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、市場供需、競爭格局、標桿企業(yè)、發(fā)展趨勢、機會風(fēng)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(xí)行業(yè)將面臨的機遇與挑戰(zhàn)，對機器學(xué)習(xí)行業(yè)未來的發(fā)展趨勢及前景作出審慎分析與預(yù)測。

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  2022-2027年中國機器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告

  機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技...

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