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机器学习技术与平台
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常乔雨·头豹分析师
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行业定义
机器学习技术指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的学科。机器学习通过建立数学模型,使用算法和统计学方法分析数据,发现数据中的规律和模式,并使用这些知识来做出预测或决策。它可以被应用于多种领域,如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人学、医疗保健、金融、电子商务等等。机器学习平台的主要应用是为机器学习设计搭建一个框架或环境,旨在简化和加速机器学习模型的开发和部署过程。机器学习平台提供了一种统一的环境和工具,使得数据科学家和开发人员可以在平台上进行数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调整、和模型训练等操作,从而快速构建出高效准确的机器学习模型。
AI访谈
行业分类
机器学习可以通过学习的类型和学习算法的深度进行分类。按照学习模式的不同,机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、和强化学习;按照算法深浅的不同,机器学习可以分为浅度学习和深度学习。
AI访谈
行业特征
机器学习开发平台行业存在以下特征:1. 机器学习技术框架呈垄断态势;2.深度学习助推机器学习快速发展;3. 支持向量机技术为机器学习领域最热门研究领域。
AI访谈
发展历程

机器学习技术与平台行业

目前已达到 3个阶段
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产业链分析
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行业规模
机器学习技术与平台行业规模
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政策梳理
机器学习技术与平台行业
相关政策 5篇
AI访谈
竞争格局
中国的机器学习技术与开发平台市场目前主要由头部互联网科技大厂组成。主要的竞争者有:1. 头部互联网科技公司:腾讯云、百度智能云、华为云、商汤科技、阿里云、亚马逊云、京东云。2.垂直领域创新机器学习技术与开发平台:旷世科技、第四范式、创新奇智。目前市场份额排名前列的企业有百度云、阿里云、腾讯云、和华为云。
AI访谈数据图表
摘要
机器学习是一门研究计算机如何模拟或实现人类学习行为的学科,通过数学模型、算法和统计学方法分析数据,发现规律和模式,从而做出预测和决策。机器学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人学、医疗保健、金融和电子商务等领域。机器学习平台是为了简化和加速机器学习模型的开发和部署过程而设计的框架或环境。目前中国机器学习框架市场呈垄断态势,其中谷歌的TensorFlow、Meta的PyTorch和百度的飞桨占据超过70%的市场份额。深度学习的高速发展是推动机器学习行业快速升级的重要因素。在2000年后,机器学习技术与平台进入了开发阶段,应用领域不断拓宽,开始广泛涉及到各类商业应用。随着数据量和计算能力的提高,机器学习平台向更加分布式、高效和自动化的方向发展。中国机器学习技术与平台行业在2015年开始进入产业化平台阶段,头部平台具有自适应性、弹性扩展性、高可用性和高性能等特点,实现了从数据清洗、特征工程到模型训练、优化和部署的全流程自动化。机器学习平台加强了与云计算、大数据、人工智能等技术的整合,进一步提升了平台的智能化水平,为企业提供了更加全面、高效的解决方案。
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Prompt
机器学习技术是指利用人工智能算法和模型,使计算机在不需要被明确编程的情况下自动学习和识别模式,并从中提取知识和经验。机器学习技术的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、图像识别、智能推荐、金融风控等各个领域。 机器学习平台则是提供机器学习技术支持的软件平台,可以帮助开发人员和数据科学家更加高效地进行算法开发、数据处理、模型训练和部署等工作。机器学习平台通常包括数据集成、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练和模型评估等功能。 这两个定义之间的区别在于一个是技术,一个是平台。机器学习技术是指算法和模型的研究和应用,而机器学习平台则是为了更好地支持机器学习技术,提供了一系列的工具和服务。 此外,机器学习技术和平台的应用场景和目标也有所不同。机器学习技术主要用于解决各种复杂的问题,如自然语言处理、图像识别、数据挖掘等。而机器学习平台则更加注重提高算法和模型开发的效率和质量,使开发人员和数据科学家可以更快地实现模型部署和应用。 综上所述,机器学习技术和平台虽然有所不同,但是二者之间是相辅相成的关系,机器学习技术的发展离不开机器学习平台的支持,而机器学习平台的发展也需要不断的技术创新和进步。
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机器学习技术指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的学科。机器学习通过建立数学模型,使用算法和统计学方法分析数据,发现数据中的规律和模式,并使用这些知识来做出预测或决策。它可以被应用于多种领域,如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人学、医疗保健、金融、电子商务等等。机器学习平台的主要应用是为机器学习设计搭建一个框架或环境,旨在简化和加速机器学习模型的开发和部署过程。机器学习平台提供了一种统一的环境和工具,使得数据科学家和开发人员可以在平台上进行数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调整、和模型训练等操作,从而快速构建出高效准确的机器学习模型。
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1:头豹研究院、清华大学研究院
头豹研究院、清华大学研究院
行业分类
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最主流的分类标准之一是按照应用场景进行分类,将机器学习技术与平台行业分为以下几类: 1. 智能客服类:主要应用于客服领域,包括语音识别、自然语言处理、情感分析等技术,可以实现自动问答、智能推荐等功能。典型代表包括阿里云智能客服、微软小冰等平台。 2. 智能安防类:主要应用于安防领域,包括人脸识别、行为分析、异常检测等技术,可以实现人脸门禁、车牌识别、疑似异常行为预警等功能。典型代表包括海康威视、大华股份等企业。 3. 智能制造类:主要应用于制造领域,包括工业自动化、机器视觉、预测维护等技术,可以提高生产效率、降低成本、改善产品质量。典型代表包括西门子、ABB等企业。 4. 智能医疗类:主要应用于医疗领域,包括医学影像诊断、病情预测、多模态数据融合等技术,可以提高医疗效率、减轻医护压力、改善诊疗精度。典型代表包括百度医疗、智飞生物等企业。 5. 智能金融类:主要应用于金融领域,包括风控、反欺诈、信用评估等技术,可以降低金融风险、提高客户满意度、拓展新业务。典型代表包括蚂蚁金服、同盾科技等企业。 以上分类具有明显的应用场景特点,各自侧重于不同领域的解决方案。但是,实际上不同类别之间也存在相互渗透、交叉应用的情况。例如,智能客服和智能医疗中都需要涉及到语音识别、自然语言处理等技术,智能安防和智能金融中都需要涉及到人脸识别、行为分析等技术。因此,在实际应用中,各类别之间并不是完全独立的,而是存在一定的交叉与融合。 总之,机器学习技术与平台行业的分类可以根据应用场景进行划分,不同类别之间存在一定的交叉与融合,需要结合实际需求进行选型和应用。通过分类和分析,可以更好地理解和把握这个行业的发展趋势和市场机会。
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机器学习可以通过学习的类型和学习算法的深度进行分类。按照学习模式的不同,机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、和强化学习;按照算法深浅的不同,机器学习可以分为浅度学习和深度学习。
机器学习技术与平台分类
按机器学习类型分类
按照学习模式的不同,机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、和强化学习。1.监督学习:该类算法需要有标记的训练数据,即数据集中包含输入和相应的输出,通过对已有数据的学习来预测新数据的输出。例如:分类、回归。2.无监督学习:该类算法不需要标记的训练数据,只有输入数据。它们的任务是在不确定任何输出情况下对数据进行建模。例如:聚类、异常检测、降维。3. 半监督学习:这种算法需要使用标记和未标记的数据来学习模型。使用未标记数据来提高模型的准确性和泛化能力,这可以在数据量有限的情况下提高学习效率。4.强化学习:增强学习是一种通过与环境进行交互来学习最佳决策的算法。它的目标是学习一个策略,以最大化某种奖励或利润。例如:棋类游戏、机器人控制等。
按机器学习算法深度分类
按照算法的深浅维度,机器学习也可以被分为浅度学习和深度学习。1.浅度学习:浅度学习也被称为传统机器学习或基础机器学习,它是指那些只有一层或几层简单的神经网络模型,例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯等。这些模型通过对数据进行简单的统计分析,从而得出预测结果。2. 深度学习:基于多层神经网络的机器学习技术。相比于浅度学习,深度学习模型具有更强的表达能力和更高的预测精度。深度学习模型可以自动从原始数据中提取特征,这些特征在模型的训练过程中是动态更新的。深度学习模型包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。深度学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能驾驶、机器翻译、游戏AI等领域。
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1:清华大学研究院、头豹研究院
清华大学研究院、头豹研究院
行业特征
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Prompt
中国机器学习技术与平台行业特征分析 自2017年以来,中国机器学习技术与平台行业快速发展。在商业模式、竞争环境、用户画像、利润成本、行业周期、供给需求、准入门槛、发展前景等多个维度中,我们选择商业模式、竞争环境和用户画像这三个重要的维度进行分析。 一、商业模式 机器学习技术与平台行业的商业模式主要分为三类:技术提供商、解决方案提供商和互联网公司。技术提供商主要提供机器学习算法、平台和工具,如百度、腾讯、阿里云等;解决方案提供商主要提供行业或领域的解决方案,如大数据分析、智能客服、安全监测等,如云从科技、华为云等;互联网公司主要提供与其业务相关的机器学习技术解决方案,如今日头条、美团等。从市场份额来看,技术提供商市场占比最大。 二、竞争环境 机器学习技术与平台行业竞争激烈,主要竞争者包括国内外科技巨头和创新型创业公司。国内科技巨头主要是百度、腾讯、阿里云等,国外科技巨头主要是IBM、谷歌、微软等。创新型创业公司主要涉及到人工智能、物联网、大数据等领域。目前,国内科技巨头在市场占有率上占据优势,创新型创业公司则在技术创新方面具备竞争优势。 三、用户画像 机器学习技术与平台行业的用户涉及到各个领域和行业,主要客户包括:政府、金融、医疗、教育、制造业、科技等。政府主要使用机器学习技术进行公共安全、城市治理等方面的应用;金融行业主要使用机器学习技术进行风险控制、推荐系统、反欺诈等方面的应用;医疗行业主要使用机器学习技术进行疾病诊断、疾病预防、医疗服务等方面的应用;教育行业主要使用机器学习技术进行学习分析、教学改进、教学推荐等方面的应用;制造业主要使用机器学习技术进行工艺优化、质量控制、设备维护等方面的应用;科技行业主要使用机器学习技术进行自动化、智能化等方面的应用。 结合数据论证 根据艾瑞咨询发布的《2019年中国人工智能平台市场研究报告》,中国机器学习技术与平台行业的市场规模已经超过100亿元,预计到2022年将达到400亿元。在商业模式方面,技术提供商在市场占有率上占据优势,其市场占比超过50%;在竞争环境方面,国内科技巨头在市场占有率
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机器学习开发平台行业存在以下特征:1. 机器学习技术框架呈垄断态势;2.深度学习助推机器学习快速发展;3. 支持向量机技术为机器学习领域最热门研究领域。
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机器学习技术框架呈垄断态势
中国机器学习框架的市场呈垄断态势。中国目前市场前三大机器学习框架为谷歌的TensorFlow,Meta的PyTorch,和百度的飞桨稳居前三,三者共占据超70%的市场份额。
TensorFlow、PyTorch和飞桨是中国机器学习市场占据超70%的前三大框架。它们得到广大开发者的青睐,原因在于其卓越的性能、强大的社区支持和高度易用性。三者均使用行业内顶级的计算性能,能够在大规模数据集上进行快速训练和调整。此外,它们都有强大的开源社区支持,提供了大量的技术支持、学习资源和代码实例等。易用的API和丰富的文档使得用户能够快速入门和进行深度学习实验。以上三大框架在市场竞争中占据垄断地位,为广大AI开发者提供了强有力的工具支持。
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深度学习助推机器学习快速发展
深度学习凭借其适应性强、准确率高等特点获得市场高度关注。应用领域不断拓宽。深度学习的高速发展是推动机器学习行业快速升级的重要因素。
深度学习的优势主要体现在图像、语音、以及人脸的识别方面。图像识别方面,深度学习可通过叠加海量数据和计算机并行运算能力显著提升图像识别精确度,将识别的错误率降低至2.3%。在语音识别方面,深度学习可以显著降低语音识别的误差率,错误率可降低至5%以内,实用价值明显。在人脸识别方面,通过学习大量的人脸数据,现阶段的人脸识别技术准确率已达99.9%以上,广泛应用在各类身份识别场景。综上所述,深度学习通过在图像识别、语音识别、人脸识别等技术领域的技术突破广泛应用在各大领域,助推机器学习技术与平台高速发展。
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支持向量机技术为机器学习领域最热门研究领域
通过AMiner对超2亿篇论文的数据进行深入挖掘,支持向量机(SVM)为当前热度最高的机器学习研究领域
领域技术分析系统利用AMiner超过2亿篇论文的数据进行深入挖掘,对技术趋势、国际趋势、机构趋势以及学者趋势等方面进行分析。根据技术趋势分析,我们可以发现,该领域当前最热门的话题是支持向量机(SVM)。从全局热度来看,机器向量机在2007年的热度以指数形上升,在2018年开始登上热度榜首。
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1:http://trend.aminer.cn/trendquery/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0
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2:清华大学研究院、头豹研究院、Aminer、IDC
清华大学研究院、头豹研究院、Aminer、IDC
“机器学习技术与平台已关联2篇产业链
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常乔雨·头豹分析师
2024-05-17
修改“机器学习技术与平台”词条报告
常乔雨·头豹分析师
2024-05-17
发布“机器学习技术与平台”词条报告
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