2023年中国机器学习技术与平台行业词条报告

Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 机器学习技术与平台头豹词条报告系列 常乔雨 2023-06-28未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息系统集成和物联网技术服务 行业： 信息科技/软件服务 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… 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… 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… 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 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 2022年中国机器学习与技术平台的营收规模为503.4亿… AI访谈数据图表 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… 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。 机器学习技术与平台行业定义 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。[1] [1]1：头豹研究院、清华大学… 机器学习技术与平台行业分类 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。 机器学习技术与平台分类 按机器学习类型分类 按机器学习算法深度分类 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。 [2]1：清华大学研究院、头豹… 机器学习技术与平台行业特征 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。 1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。 [3 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。 2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。 3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。 [3]1：http://trend.amine… 2：清华大学研究院、头豹… 机器学习技术与平台发展历程 在2000年以前，机器学习平台主要集中在研究实验室和大学内部，由于计算资源和算法库有限，应用受限于研究和实验目的。在2000年后，随着技术的成熟度提高，机器学习技术与平台进入了开发阶段。行业从理论研究向应用转变，开始广泛涉及图像处理、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域，并开始涉及到各类商业应用。随着数据量的增大和计算能力的提高，机器学习平台开始向更加分布式、高效和自动化的方向发展。许多大型科技公司也开始提供云计算平台来处理大规模数据，标志着行业进入了平台开发与建立的发展阶段。2015 年开始，中国机器学习技术与平台行业进入产业化平台阶段，通过打造成熟的商业解决方案为不同行业提供定制化的机器学习服务和解决方案。此发展阶段的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。在这一阶段，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。[4] 初期阶段1956~2000 1.1956年，IBM的亚瑟·塞缪尔正式提出了“机器学习”这一概念。 2.1965年，JamesCooley和JohnTukey设计了设计了快速傅立叶变化（FFT）算法。 3.RichardSutton和AndrewBarto提出了强化学习的概念，研究通过与环境的交互来实现训练智能体。他们的工作奠定了强化学习的理论基础，为深度强化学习打下了基础。 2000年以前属于机器学习技术与平台行业的发展初期阶段。机器学习平台主要集中在一些研究实验 室和大学内部，开发者使用基于Python和MATLAB等编程语言的算法来实现机器学习模型。但由于计算资源和算法库有限，这些平台往往只能应用于研究和实验目的。 [5 开发平台阶段2000~2014 1.2008年，Google推出了MapReduce，这是一个分布式计算框架，可以高效地处理大规模的数据集，这一技术的出现为机器学习的大规模数据处理提供了基础。 2.2009年，Hadoop的开源发布，这是一个由Apache基金会开发的分布式计算框架，成为了大规模数据处理的事实标准，也为机器学习平台的发展提供了支持。 3.2010年：微软推出了Azure，这是一个云计算平台，可以提供基于云端的机器学习服务，为机器学习平台的发展提供了一个全新的方向。 4.2015年，Google推出了机器学习库TensorFlow，实现了机器学习算法的自动化和智能化，并且可以在多种设备上运行，为机器学习平台的自动化发展提供了强大的支持。 在2000-2010年期间，机器学习平台的发展特征主要是从理论研究向应用转变。这个阶段的机器学习应用开始涉及到更广泛的领域，如图像处理、语音识别、自然语言处理、推荐系统等，同时也开始涉及到更多的商业应用。此外，随着数据量的增大和计算能力的提高，机器学习平台开始向更加分布式、高效和自动化的方向发展。例如Google发布的分布式计算框架Hadoop和MapReduce和微软发布的Azure云计算都为机器学习处理海量数据提供了优质的解决方案。许多大型科技公司也开始提供云计算平台来处理大规模数据，并提供机器学习库和工具，如Google的TensorFlow、Microsoft的AzureML和Amazon的SageMaker等，标注着行业进入平台开发与建立的发展阶段。 产业化平台阶段2015~2023 1.2015年，百度成立了深度学习研究院，并推出了深度学习框架PaddlePaddle，该框架在国内率先实现了自动微分和高性能分布式训练等功能，受到了广泛关注。 2.2016年，阿里巴巴成立了达摩院，并推出了自主研发的机器学习平台PAI（PlatformofAI），该平台能够支持从数据处理、模型训练到模型应用的全流程自动化。 3.2017年，华为发布了面向AI应用的全栈解决方案Atlas，包括芯片、边缘计算、云服务等多个环节，旨在为用户提供全面的人工智能解决方案。 在产业化平台阶段，机器学习平台进一步发展为成熟的商业解决方案，面向不同行业提供了定制化的机器学习服务和解决方案，如金融、医疗、交通等。这一阶段的机器学习平台具有自适应性、弹性扩展性、高可用性和高性能等特点，可以实现从数据清洗、特征工程到模型训练、优化和部署的全流程自动化。例如百度的飞桨，阿里云的PAI，和华为的ModelArts都是行业内优