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        國內人工智能應用不斷拓展,機器學習相關技術迅速崛起

        一、機器學習技術已廣泛應用于金融、教育、零售等多個領域

        機器學習是指模擬人類的學習過程,通過數學模型、算法和統計學方法分析數據,發現規律和模式,從而做出預測和決策。機器學習可以通過學習的類型和學習算法的深度進行分類:(1)按照學習模式的不同,機器學習可以分為監督學習、無監督學習、半監督學習、和強化學習;(2)按照算法深淺的不同,機器學習可以分為淺度學習和深度學習。

        機器學習分類與應用

        分類

        類別

        具體內容

        模型與算法

        學習模式

        監督學習

        該類算法需要有標記的訓練數據,即數據集中包含輸入和相應的輸出,通過對已有數據的學習來預測新數據的輸出。

        分類、回歸

        無監督學習

        該類算法不需要標記的訓練數據,只有輸入數據。它們的任務是在不確定任何輸出情況下對數據進行建模。

        聚類、異常檢測、降維

        半監督學習

        這種算法需要使用標記和未標記的數據來學習模型。使用未標記數據來提高模型的準確性和泛化能力,這可以在數據量有限的情況下提高學習效率。

        Semi-Supervised GAN

        強化學習

        增強學習是一種通過與環境進行交互來學習最佳決策的算法。它的目標是學習一個策略,以最大化某種獎勵或利潤。

        值函數優化、策略優化

        法深度

        淺度學習

        淺度學習也被稱為傳統機器學習或基礎機器學習,它是指那些只有一層或幾層簡單的神經網絡模型,簡單的對數據進行統計分析,從而得出預測結果。

        線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機(SVM)、樸素貝葉斯

        深度學習

        基于多層神經網絡的機器學習技術。相比于淺度學習,深度學習模型具有更強的表達能力和更高的預測精度。深度學習模型可以自動從原始數據中提取特征,這些特征在模型的訓練過程中是動態更新的。

        深度神經網絡(DNN)、卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN

        資料來源:觀研天下數據中心整理

        機器學習在人工智能應用市場中的應用機器學習應用覆蓋領域,智慧金融、智慧醫療、智慧教育、智慧工業、智慧政務、智慧零售和智慧互娛等領域。2006年以來,深度學習的推廣應用速度逐步加快,應用領域不斷拓寬,其逐漸成為機器學習領域的主流算法。隨著機器學習算法的不斷改進,國內市場機器學習在互聯網、金融業、以及零售業行業滲透率已超過60%。

        資料來源:觀研天下數據中心整理

        (一)互聯網行業推薦系統應用

        根據觀研報告網發布的《中國人工智能行業現狀深度研究與發展前景分析報告(2023-2030年)》顯示,在互聯網行業,推薦系統是互聯網行業中應用機器學習最廣泛的領域。推薦系統通過分析用戶的歷史行為數據,如購買記錄、搜索記錄等,來預測用戶的偏好并向其推薦個性化的商品、服務、信息等。

        中國互聯網市場龐大,互聯網用戶眾多,推薦系統加速框架產業市場規模呈現逐年增長的趨勢。隨著推薦算法在互聯網產業中的重要性快速提升,國內外推薦系統加速框架產業市場規模呈現逐年增長的趨勢。2022年中國推薦系統加速框架產業市場規模達5.52萬億元,預計到2024年中國推薦系統加速框架產業市場規模將超過7.7萬億元。

        資料來源:NVIDIA,觀研天下數據中心整理

        (二)金融行業風險控制和投資決策

        在金融領域,機器學習可滿足金融機構在數據處理安全性、速度、精確度等方面的高要求,其在信用評分、投資組合管理、金融產品推薦、客戶關系管理、金融欺詐檢測等場景具有高適用性。金融機器學習產品由于與金融機構多業務場景均可密切結合,且產品能力在海量高質量金融業務數據助力下得到快速提升,成為金融市場主要拉力之一。

        2018年至2022年國內金融科技領域總計發生融資事件1570起,輪次分布較為平均。從技術分類看,2022年機器學習產品與自然語言處理產品更受資本青睞,資本熱度較高,而知識圖譜和智能語音產品與2020年、2021年相比,資本熱度有所下降。從應用場景分布看,融資企業更多布局客服與運營業務優化場景;同時,信貸風控與合規控制、精準營銷兩大場景的合計占比較高,是融資企業廣泛布局的熱點場景。

        資料來源:桔子IT,觀研天下數據中心整理

        二、上游產業的快速發展,為機器學習提供了強有力的基礎

        機器學習上游為基礎層提供了數據采集與處理、云計算平臺服務商、芯片設計、算法開發和必要的硬件設備制造等基礎設施支持,為機器學習技術和平臺提供了強有力的基礎。

        在機器學習市場中,基礎層核心芯片被英偉達、英特爾、IBM、谷歌、微軟、高通等海外傳統芯片大廠商掌控,云計算由谷歌、亞馬遜、阿里云等互聯網巨頭引領,大數據服務商數量多,分布零散,市場競爭激烈。

        (一)芯片設計

        AI 芯片是基于硅的、支持 AI 的芯片,可為筆記本電腦、智能可穿戴設備和智能手機等連接設備提供高處理能力。AI 芯片通過增強分析功能、虛擬現實 (VR) 和增強現實 (AR) 增強設備的操作性能,從而提高用戶體驗。人工智能芯片主要用于汽車、消費電子、醫療保健、自動化、機器人、物聯網和國防。

        從AI芯片設計環節分析,目前適用于機器學習的主流芯片有圖形處理器(GPU)、張量處理器(TPU)、可編程門列陣(FPGA)、應用集成電路(ASIC)、以及神經處理單元(NPU)。不同類型的機器學習芯片適用于不同的應用場景,在選擇特定芯片時需要考慮場景的特點需求,例如性能、功耗、定制化和可擴展性。

        人工智能在改善消費者服務和降低運營成本方面的接受度、人工智能應用程序數量的增加、處理能力的提高以及深度學習和神經網絡的日益普及是人工智能芯片市場的主要的驅動力。2021-2022年全球AI芯片數量年均復合增速為26.53%,2022年全球AI芯片數量為1433萬套左右,具體如下:

        資料來源:觀研天下數據中心整理

        (二)云計算平臺服務商

        人工智能大模型的快速發展引發數字應用使用方式和算力資源供給的雙向變革,云計算作為數字世界操作系統價值正在全面展現。2022年,我國云計算市場規模達4550億元,國內云計算市場仍處于快速發展期,預計2025年我國云計算整體市場規模將超萬億元。

        資料來源:通信院,觀研天下數據中心整理

        從廠商層面來看,國內運營商強勢增長引領新一輪市場發展。其中,2022年電信運營商云計算市場增長迅猛,天翼云、移動云、聯通云分別營收579億元、503億元和361億元,增速均超100%遠超行業平均水平。阿里云、天翼云、移動云、華為云、騰訊云、聯通云2022年占據中國公有云IaaS市場份額前六,公有云PaaS方面,2022年阿里云、華為云、騰訊云、天翼云百度云處于領先地位。

        資料來源:觀研天下數據中心整理

        三、國產機器學習框架持續發力,機器學習平臺頭部廠商規?;黠@

        機器學習技術層基礎開源框架以谷歌的TensorFlow.亞馬遜的MXNet、Facebook 的Pytorch、Theano、 Caffe、 Keras 等為主,機器學習技術開放平臺主流產品包括亞馬遜的Amazon Machine Learning、微軟的Azure機器學習工作臺、騰訊的DI-X機器學習平臺、阿里云機器學習PAI等。

        中國目前市場前三大機器學習框架為谷歌的TensorFlow,Meta的PyTorch,和百度的飛槳穩居前三,三者共占據超80%的市場份額。其中以百度——“飛槳”為代表的機器學習平臺,已經沖破了過去在中國市場上谷歌、Facebook的壟斷局面。隨著國內人工智能進入大規模落地階段,越來越多的開發者和企業正在基于國產機器學習平臺開展智能化轉型應用。

        2022年中國機器學習框架市場份額占比

        <strong>2</strong><strong>022</strong><strong>年中國機器學習框架市場份額占比</strong>

        資料來源:《中國深度學習框架和平臺市場份額,2022H2》

        機器學習應用層目前以初創型廠商居多,市場競爭較為激烈,典型代表廠商包括第四范式、寒武紀、深鑒科技、商湯科技、依圖科技、云從科技等。2022年機器學習開發平臺市場規模達35.4億元人民幣,相比2021年同比下降4.9%。

        資料來源:IDC,觀研天下數據中心整理

        目前,國內機器學習平臺市場呈現出明顯的頭部廠商規?;?,前5名的廠商占據69.9%的市場份額。廠商市場份額方面,2022年,第四范式(32.7%)、華為云(21.6%)、九章云極(7.6%)、創新奇智(7.0%)企業市場份額居中國機器學習開發平臺市場前四。

        資料來源:IDC,觀研天下數據中心整理

        由于機器學習開發平臺的技術門檻以及落地的諸多挑戰,該市場進入壁壘較高。未來,隨著眾多初創企業入局大模型市場,國內機器學習平臺市場格局有可能被重新分配。(cyy)

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        我國光存儲行業:產品優勢逐步凸顯 市場需求日益旺盛

        我國光存儲行業:產品優勢逐步凸顯 市場需求日益旺盛

        根據《中國存力白皮書(2023年)》的統計數據,2022年我國的存儲總規模繼續增長,增速達到25%,總規模已經達到1000EB。2023年發布的《算力基礎設施高質量發展行動計劃》,也對存力規劃給出目標,至2025年存儲總量需超過1800EB, 其中先進存儲容量占比超過30%,重點行業核心數據、重要數據災備覆蓋率達到10

        2024年05月14日
        我國數據標注行業:下游持續擴張帶來可觀發展前景 未來市場有望快速增長

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        近年來數據標注行業發展迅速,行業內涌現了大批量的中小企業,據統計截止2023年數據標準行業相關企業數達到1123家,呈現出井噴的趨勢。未來,在大數據產業的不斷發展下,預計數據標注相關企業數量將呈現不斷增長趨勢。

        2024年03月08日
        我國智算中心行業市場規模穩增長 政府、運營商、互聯網企業等積極布局

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        AI服務器能夠提供人工智能數據服務,是算力基礎設施之一。智能算力規模以AI服務器為基礎,全球AI服務器市場規模不斷上升,據IDC數據,2022年全球AI服務器銷售額為183億美元,同比增長17.3%。我國AI服務器銷售額持續增長,2022年AI服務器銷售額為523.5億元,2018-2022年均復合增長率達17.7%。

        2024年02月27日
        我國數字經濟行業:發展活力持續釋放 產業數字化探索更加豐富多樣

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        2022 年我國數據產量達 8.1ZB,同比增長 22.7%,占全球數據總產量 10.5%,位居世界第二。截至 2022 年底,我國存力總規模超 1000EB,數據存儲量達 724.5EB,同比增長 21.1%,占全球數據總存儲量的 14.4%。

        2024年02月27日
        我國工業互聯網產業溢出賦能成效顯著  逐漸步入創新發展新階段

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        2023年是《工業互聯網創新發展行動計劃(2021—2023年)》實施的收官之年,工業互聯網創新發展行動計劃實施的兩年多以來,工信部堅持適度超前,基礎設施已全面建成。

        2024年02月24日
        我國大數據行業呈現出快速發展態勢 金融領域為最大細分市場

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        在網絡基礎資源方面,截至2023年6月,我國域名總數為3024萬個;IPv6活躍用戶數達7.67億;移動電話基站總數達1129萬個,其中累計建成開通5G基站293.7萬個,占移動基站總數的26%;移動互聯網應用蓬勃發展,國內市場上監測到的活躍App數量達260萬款,進一步覆蓋網民日常學習、工作、生活。

        2024年02月22日
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