機器學習的具體應用及機器學習行業發展深度分析

• 黃文玉 2022年11月30日 來源：百度百科 中研報告 互聯網 656 38
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機器學習是指通過計算機學習數據中的內在規律性信息，獲得新的經驗和知識，以提高計算機的智能性，使計算機能夠像人那樣去決策。隨著各行業對數據的需求量增多，對處理和分析數據的效率要求變高，一系列機器學習算法應運而生。

一、機器學習的概念

機器學習是指通過計算機學習數據中的內在規律性信息，獲得新的經驗和知識，以提高計算機的智能性，使計算機能夠像人那樣去決策。隨著各行業對數據的需求量增多，對處理和分析數據的效率要求變高，一系列機器學習算法應運而生。機器學習算法主要是指通過數學及統計方法求解最優化問題的步驟和過程。針對不同的數據和不同模型需求，選擇和使用適當的的機器學習算法可以更高效地解決一些實際問題。

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。

根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國機器學習行業深度分析及發展前景預測報告》顯示：

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。

二、機器學習行業市場現狀

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。

數據顯示，機器學習平臺市場在2021H1仍然保持高速增長，市場規模達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動力一方面在于傳統政企客戶構建AI中臺;另一方面也在于廠商端對于AutoML等降低機器學習門檻技術的不斷投入。

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

模式識別起源于工程領域，而機器學習起源于計算機科學，這兩個不同學科的結合帶來了模式識別領域的調整和發展。模式識別的應用領域廣泛，包括計算機視覺、醫學圖像分析、光學文字識別、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，而這些領域也正是機器學習大展身手的舞臺，因此模式識別與機器學習的關系越來越密切。

目前機器學習目前在互聯網、金融、IT服務行業滲透率較高，其中互聯網行業機器學習應用滲透率能夠達到90%，其次是金融業，包括銀行、證券以及保險在內整體滲透率超過20%，但是制造等其他傳統行業的滲透率仍低于10%。

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。

在大數據時代，隨著數據產生速度的持續加快，數據的體量有了前所未有的增長，而需要分析的新的數據種類也在不斷涌現，如文本的理解、文本情感的分析、圖像的檢索和理解、圖形和網絡數據的分析等。使得大數據機器學習和數據挖掘等智能計算技術在大數據智能化分析處理應用中具有極其重要的作用。

三、機器學習的具體應用

虛擬助手。Siri，Alexa，Google?Now都是虛擬助手。顧名思義，當使用語音發出指令后，它們會協助查找信息。對于回答，虛擬助手會查找信息，回憶我們的相關查詢，或向其他資源(如電話應用程序)發送命令以收集信息。我們甚至可以指導助手執行某些任務，例如“設置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，它們使用了機器學習技術。多層感知器和決策樹歸納等是由機器學習提供支持的一些垃圾郵件過濾技術。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。由機器學習驅動的系統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。

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。

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