機(jī)器學(xué)習(xí)的主流算法包括以下幾種:決策樹、隨機(jī)森林、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅為大疆農(nóng)業(yè)帶來了出色的表現(xiàn),在影像產(chǎn)品方面也發(fā)揮了不可或缺的作用。近幾年,隨著DJI影像產(chǎn)品的不斷升級(jí),智
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(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
中國機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢 機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)競爭力分析
專門研究計(jì)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(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)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(jì)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(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。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(xiǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù),是資本市場重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一。在資本力量推動(dòng)下,一批以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心驅(qū)動(dòng)的初創(chuàng)型公司進(jìn)入到市場中,逐漸成為市場中的有力競爭者。資本投入可幫助初創(chuàng)型機(jī)器學(xué)習(xí)公司構(gòu)建技術(shù)團(tuán)隊(duì)、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)、研發(fā)應(yīng)用產(chǎn)品、拓展產(chǎn)品市場。
根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028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(bào)告》顯示:
機(jī)器學(xué)習(xí),就是讓機(jī)器從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,然后將規(guī)律應(yīng)用到未來中。其實(shí)人類的行為也是通過學(xué)習(xí)和模仿得來的,所以我們就希望計(jì)算機(jī)和人類的學(xué)習(xí)行為一樣,從歷史數(shù)據(jù)和行為中學(xué)習(xí)和模仿,從而實(shí)現(xiàn)人工智能。
機(jī)器學(xué)習(xí)是未來戰(zhàn)略技術(shù)趨勢之一,當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)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(xí)、預(yù)測,以及潛在地自主操作系統(tǒng),機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù)中扮演著重要的角色。
機(jī)器學(xué)習(xí)的主流算法包括以下幾種:決策樹、隨機(jī)森林、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫。
機(jī)器學(xué)習(xí)不僅為大疆農(nóng)業(yè)帶來了出色的表現(xiàn),在影像產(chǎn)品方面也發(fā)揮了不可或缺的作用。近幾年,隨著DJI影像產(chǎn)品的不斷升級(jí),智能跟隨技術(shù)也隨之不斷完善,從原來簡單識(shí)別顏色紋理發(fā)展到現(xiàn)在的重人臉識(shí)別功能,并且在同一場景中可以出現(xiàn)多個(gè)物體的跟焦功能,真正實(shí)現(xiàn)三維場景的智能跟隨。
在人工智能技術(shù)的支持下,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在移動(dòng)醫(yī)療中得到應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)模仿人腦的功能。而如今使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測人類無法看到的變化。
作為當(dāng)今時(shí)代最具變革性的技術(shù)之一,機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)能夠通過增強(qiáng)客戶體驗(yàn)、提高員工生產(chǎn)效率、降低成本、減少欺詐等方式,幫助組織應(yīng)對(duì)重大挑戰(zhàn),抓住重大機(jī)遇。
近年來,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)取得了長足進(jìn)步。隨著應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí),應(yīng)對(duì)嚴(yán)峻挑戰(zhàn),把握重大機(jī)遇。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(jī)器學(xué)習(xí)能力。
從早期的云計(jì)算、大數(shù)據(jù),到如今的5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能,在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,數(shù)字技術(shù)的迭代和創(chuàng)新從未停止。尤其在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新寵,成為各行各業(yè)尋求突破的下一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。
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(xiǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù),是資本市場重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一。在資本力量推動(dòng)下,一批以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心驅(qū)動(dòng)的初創(chuàng)型公司進(jìn)入到市場中,逐漸成為市場中的有力競爭者。資本投入可幫助初創(chuàng)型機(jī)器學(xué)習(xí)公司構(gòu)建技術(shù)團(tuán)隊(duì)、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)、研發(fā)應(yīng)用產(chǎn)品、拓展產(chǎn)品市場,逐步提高其市場競爭力。
本報(bào)告根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),對(duì)中國機(jī)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?fàn)顩r、市場供需、競爭格局、標(biāo)桿企業(yè)、發(fā)展趨勢、機(jī)會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)展策略與投資建議等進(jìn)行了分析,并重點(diǎn)分析了我國機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)將面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn),對(duì)機(jī)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。
是機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)、學(xué)術(shù)科研單位、投資企業(yè)準(zhǔn)確了解行業(yè)最新發(fā)展動(dòng)態(tài),把握市場機(jī)會(huì),正確制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的必備參考工具,極具參考價(jià)值!
了解更多行業(yè)數(shù)據(jù)詳情,可以點(diǎn)擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2023-2028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(bào)告》。
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2023-2028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(bào)告
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2人工智能領(lǐng)域調(diào)研 機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀如何?
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