什么是機器學習?機器學習行業深度分析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鍵的通用技術之一，機器學習時常被外界認為是AI應用中使用的公式或定理般的抽象基礎。機器學習的本質的確是函數，但它依然能夠以單純的算法能力直接落地于金融、工業、醫藥、互聯網等數字化基礎較好的領域，為企業提供智能風控、預測性維護、藥物發現

什么是機器學習?

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構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，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

大數據的價值體現主要集中在數據的轉向以及數據的信息處理能力等等。在產業發展的今天，大數據時代的到來，對數據的轉換，數據的處理數據的存儲等帶來了更好的技術支持，產業升級和新產業誕生形成了一種推動力量，讓大數據能夠針對可發現事物的程序進行自動規劃，實現人類用戶以計算機信息之間的協調。另外現有的許多機器學習方法是建立在內存理論基礎上的。

大數據還無法裝載進計算機內存的情況下，是無法進行諸多算法的處理的，因此應提出新的機器學習算法，以適應大數據處理的需要。大數據環境下的機器學習算法，依據一定的性能標準，對學習結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，可以規避掉噪音數據和冗余帶來的干擾，降低存儲耗費，同時提高學習算法的運行效率。

智能制造日益成為制造業企業發展的重大趨勢和核心內容,是新常態下企業打造競爭優勢的必然選擇，而智能制造中獲取智能的關鍵是機器學習。機器學習是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構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，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

據中研產業研究院《2022-2027年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》分析：

從20世紀50年代以來，機器學習的發展經歷了6個時期。機器學習是現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，正處于高速發展之中。最早的機器學習算法可以追溯到20世紀初，到今天為止，已經過去了100多年。從1980年機器學習稱為一個獨立的方向開始算起，到現在也已經過去了近40年。在這100多年中，經過一代又一代人的努力，誕生出了大量經典的方法。

機器學習產業鏈

機器學習產業鏈包括上游基礎層、中游技術層、下游應用層。其中上游包括人工智能芯片供應商、云計算平臺服務商、大數據服務商。中游包括機器學習技術服務商，機器學習技術服務商是機器學習產業鏈的關鍵主體，其提供的服務包括機器學習基礎開源框架以及機器學習技術開放平臺。下游是機器學習應用服務商，為最終用戶提供基于機器學習的垂直領域應用服務，機器學習廣泛應用于金融、教育、醫療、工業、零售等垂直領域，應用領域還在不斷擴展。

機器學習行業深度分析

目前，機器學習還缺少在各行各業大面積應用的數據基礎，短期內只能在金融、制造、電力、醫藥等數字化水平較好的領域謀求發展。隨著企業數字化轉型不斷深化和數字經濟的蓬勃發展，機器學習還擁有極為廣闊的空間。

在近年獲投的機器學習創業公司中，熱門賽道集中于金融、互聯網、工業、政務、醫療等。其中，金融賽道與機器學習契合度高且需求強烈，90%以上的機器學習企業都開展了金融相關業務板塊，機器學習在金融領域的應用場景主要在智能風控、保險核定、精準營銷等方面;機器學習在工業(含電力)領域也有著充分的施展空間，科學的算法模型應用能夠幫助工業企業優化生產工藝、提升生產效率、減少資產損失;醫療領域，機器學習的應用集中于兩方面，一是藥物發現中通過算法提高靶點篩選、晶型預測等環節的效率，二是以算法模型賦能基因測序，提升疾病風險預測與輔助診療的準確性。

作為人工智能極為關鍵的通用技術之一，機器學習時常被外界認為是AI應用中使用的公式或定理般的抽象基礎。機器學習的本質的確是函數，但它依然能夠以單純的算法能力直接落地于金融、工業、醫藥、互聯網等數字化基礎較好的領域，為企業提供智能風控、預測性維護、藥物發現、個性化推薦等多種服務。

隨著大數據時代各行業對數據分析需求的持續增加，通過機器學習高效地獲取知識，已逐漸成為當今機器學習技術發展的主要推動力。大數據時代的機器學習更強調“學習本身是手段"機器學習成為一種支持和服務技術。如何基于機器學習對復雜多樣的數據進行深層次的分析，更高效地利用信息成為當前大數據環境下機器學習研究的主要方向。所以，機器學習越來越朝著智能數據分析的方向發展，并已成為智能數據分析技術的一個重要源泉。

人工智能已經成為大數據、機器人和物聯網等新興技術的主要驅動力，在可預見的未來，它將繼續驅動技術創新，影響著幾乎每個行業和每個人的未來。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習行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2022-2027年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》。報告根據機器學習行業的發展軌跡及多年的實踐經驗，對中國機器學習行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發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習行業將面臨的機遇與挑戰，對機器學習行業未來的發展趨勢及前景作出審慎分析與預測。

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