機(jī)器學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用及機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展深度分析

• 黃文玉 2022年11月30日 來源：百度百科 中研報告 互聯(lián)網(wǎng) 656 38
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機(jī)器學(xué)習(xí)是指通過計算機(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)驗和知識，以提高計算機(jī)的智能性，使計算機(jī)能夠像人那樣去決策。隨著各行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求量增多，對處理和分析數(shù)據(jù)的效率要求變高，一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)運而生。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

機(jī)器學(xué)習(xí)是指通過計算機(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)驗和知識，以提高計算機(jī)的智能性，使計算機(jī)能夠像人那樣去決策。隨著各行業(yè)對數(shù)據(jù)的需求量增多，對處理和分析數(shù)據(jù)的效率要求變高，一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)運而生。機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要是指通過數(shù)學(xué)及統(tǒng)計方法求解最優(yōu)化問題的步驟和過程。針對不同的數(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際問題。

機(jī)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(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(jī)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。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》顯示：

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(jìn)行自動規(guī)劃，實現(xiàn)人類用戶以計算機(jī)信息之間的協(xié)調(diào)。另外現(xiàn)有的許多機(jī)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(jìn)計算機(jī)內(nèi)存的情況下，是無法進(jìn)行諸多算法的處理的，因此應(yīng)提出新的機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)算法，依據(jù)一定的性能標(biāo)準(zhǔn)，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(jìn)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。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)市場現(xiàn)狀

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(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計算機(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(jī)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。

數(shù)據(jù)顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺市場在2021H1仍然保持高速增長，市場規(guī)模達(dá)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(jī)器學(xué)習(xí)門檻技術(shù)的不斷投入。

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用廣泛，無論是在軍事領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域，都有機(jī)器學(xué)習(xí)算法施展的機(jī)會，主要包括以下幾個方面。“數(shù)據(jù)挖掘”和"數(shù)據(jù)分析”通常被相提并論，并在許多場合被認(rèn)為是可以相互替代的術(shù)語。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘，已有多種文字不同但含義接近的定義，例如“識別出巨量數(shù)據(jù)中有效的.新穎的、潛在有用的最終可理解的模式的非平凡過程”，無論是數(shù)據(jù)分析還是數(shù)據(jù)挖掘，都是幫助人們收集、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息，并做出判斷，因此可以將這兩項合稱為數(shù)據(jù)分析與挖掘。

模式識別起源于工程領(lǐng)域，而機(jī)器學(xué)習(xí)起源于計算機(jī)科學(xué)，這兩個不同學(xué)科的結(jié)合帶來了模式識別領(lǐng)域的調(diào)整和發(fā)展。模式識別的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，包括計算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)圖像分析、光學(xué)文字識別、自然語言處理、語音識別、手寫識別、生物特征識別、文件分類、搜索引擎等，而這些領(lǐng)域也正是機(jī)器學(xué)習(xí)大展身手的舞臺，因此模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系越來越密切。

目前機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用滲透率能夠達(dá)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%。

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(jī)器學(xué)習(xí)高效地獲取知識，已逐漸成為當(dāng)今機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段"機(jī)器學(xué)習(xí)成為一種支持和服務(wù)技術(shù)。如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)對復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析，更高效地利用信息成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要方向。所以，機(jī)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。

在大數(shù)據(jù)時代，隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度的持續(xù)加快，數(shù)據(jù)的體量有了前所未有的增長，而需要分析的新的數(shù)據(jù)種類也在不斷涌現(xiàn)，如文本的理解、文本情感的分析、圖像的檢索和理解、圖形和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析等。使得大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等智能計算技術(shù)在大數(shù)據(jù)智能化分析處理應(yīng)用中具有極其重要的作用。

三、機(jī)器學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用

虛擬助手。Siri，Alexa，Google?Now都是虛擬助手。顧名思義，當(dāng)使用語音發(fā)出指令后，它們會協(xié)助查找信息。對于回答，虛擬助手會查找信息，回憶我們的相關(guān)查詢，或向其他資源(如電話應(yīng)用程序)發(fā)送命令以收集信息。我們甚至可以指導(dǎo)助手執(zhí)行某些任務(wù)，例如“設(shè)置7點的鬧鐘”等。

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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。多層感知器和決策樹歸納等是由機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的系統(tǒng)安全程序理解編碼模式。因此，他們可以輕松檢測到2%～10%變異的新惡意軟件，并提供針對它們的保護(hù)。

人工智能已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)、機(jī)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(biāo)是使機(jī)器具有與人類相似的通用智能。

中研普華利用多種獨創(chuàng)的信息處理技術(shù)，對市場海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務(wù)，最大限度地降低客戶投資風(fēng)險與經(jīng)營成本，把握投資機(jī)遇，提高企業(yè)競爭力。想要了解更多最新的專業(yè)分析請點擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2022-2027年中國機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》

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

  機(jī)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(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技...

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