深度学习逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向，极大的提升了图像分类技术、语音识别技术、机器翻译技术等其他相关技术能力。现阶段，人工智能技术应用落地速度正在不断加快，应用场景正在不断增多，市场规模不断扩大，使得机器学习价值日益凸显。在政策的推动下，我国人工智能市场增速高于全球平均水平，未来机器学习产业发展势头更为强劲。
机器学习概述
(相关资料图)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
从20世纪50年代以来，机器学习的发展经历了6个时期。机器学习是现阶段解决很多人工智能问题的主流方法，作为一个独立的方向，正处于高速发展之中。最早的机器学习算法可以追溯到20世纪初，到今天为止，已经过去了100多年。从1980年机器学习称为一个独立的方向开始算起，到现在也已经过去了近40年。在这100多年中，经过一代又一代人的努力，诞生出了大量经典的方法。
机器学习产业链包括上游基础层、中游技术层、下游应用层。其中上游包括人工智能芯片供应商、云计算平台服务商、大数据服务商。中游包括机器学习技术服务商，机器学习技术服务商是机器学习产业链的关键主体，其提供的服务包括机器学习基础开源框架以及机器学习技术开放平台。下游是机器学习应用服务商，为最终用户提供基于机器学习的垂直领域应用服务，机器学习广泛应用于金融、教育、医疗、工业、零售等垂直领域，应用领域还在不断扩展。
智能制造日益成为制造业企业发展的重大趋势和核心内容,是新常态下企业打造竞争优势的必然选择，而智能制造中获取智能的关键是机器学习。
机器学习行业深度分析
大数据的价值体现主要集中在数据的转向以及数据的信息处理能力等等。在产业发展的今天，大数据时代的到来，对数据的转换，数据的处理数据的存储等带来了更好的技术支持，产业升级和新产业诞生形成了一种推动力量，让大数据能够针对可发现事物的程序进行自动规划，实现人类用户以计算机信息之间的协调。
机器学习是未来战略技术趋势之一，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，以创建理解、学习、预测，以及潜在地自主操作系统，机器学习在当前的大数据技术中扮演着重要的角色。
目前，机器学习还缺少在各行各业大面积应用的数据基础，短期内只能在金融、制造、电力、医药等数字化水平较好的领域谋求发展。随着企业数字化转型不断深化和数字经济的蓬勃发展，机器学习还拥有极为广阔的空间。
据中研产业研究院《2023-2028年中国机器学习行业深度分析及发展前景预测报告》分析：
在近年获投的机器学习创业公司中，热门赛道集中于金融、互联网、工业、政务、医疗等。其中，金融赛道与机器学习契合度高且需求强烈，90%以上的机器学习企业都开展了金融相关业务板块，机器学习在金融领域的应用场景主要在智能风控、保险核定、精准营销等方面。
机器学习在工业(含电力)领域也有着充分的施展空间，科学的算法模型应用能够帮助工业企业优化生产工艺、提升生产效率、减少资产损失;医疗领域，机器学习的应用集中于两方面，一是药物发现中通过算法提高靶点筛选、晶型预测等环节的效率，二是以算法模型赋能基因测序，提升疾病风险预测与辅助诊疗的准确性。
机器学习应用广泛，无论是在军事领域还是民用领域，都有机器学习算法施展的机会，机器学习过滤垃圾邮件和恶意软件。电子邮件客户端使用了许多垃圾邮件过滤方法。为了确保这些垃圾邮件过滤器能够不断更新，它们使用了机器学习技术。机器学习领域的研究工作主要有以下三个方面：面向任务，研究和分析改进一组预定任务的执行性能;面向认知模型，研究人类学习过程并进行计算机模拟;面向理论分析，从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。
作为人工智能极为关键的通用技术之一，机器学习时常被外界认为是AI应用中使用的公式或定理般的抽象基础。机器学习的本质的确是函数，但它依然能够以单纯的算法能力直接落地于金融、工业、医药、互联网等数字化基础较好的领域，为企业提供智能风控、预测性维护、药物发现、个性化推荐等多种服务。
随着大数据时代各行业对数据分析需求的持续增加，通过机器学习高效地获取知识，已逐渐成为当今机器学习技术发展的主要推动力。大数据时代的机器学习更强调“学习本身是手段"机器学习成为一种支持和服务技术。如何基于机器学习对复杂多样的数据进行深层次的分析，更高效地利用信息成为当前大数据环境下机器学习研究的主要方向。所以，机器学习越来越朝着智能数据分析的方向发展，并已成为智能数据分析技术的一个重要源泉。
目前，人工智能机器学习主要是靠大量的数据训练，依靠大量的实践总结出事物的规律，获取直接知识。类比人类获取知识的历程来看，机器学习还处于发展的初级阶段，相当于人从大量的实践活动中总结经验提炼知识的阶段，还未进入从知识产生知识的阶段。
深度学习逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向，极大的提升了图像分类技术、语音识别技术、机器翻译技术等其他相关技术能力。
现阶段，人工智能技术应用落地速度正在不断加快，应用场景正在不断增多，市场规模不断扩大，使得机器学习价值日益凸显。在政策的推动下，我国人工智能市场增速高于全球平均水平，未来机器学习产业发展势头更为强劲。
想要了解更多机器学习行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2023-2028年中国机器学习行业深度分析及发展前景预测报告》。报告根据机器学习行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国机器学习行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国机器学习行业将面临的机遇与挑战，对机器学习行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。
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深度学习逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向，极大的提升了图像分类技术、语音识别技术、机器翻
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