机器学习技术与平台 头豹词条报告系列

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. 按机器学习算法深度分类 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。 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。 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 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，James Cooley和John Tukey设计了设计了快速傅立叶变化（FFT）算法。 3. Richard Sutton和Andrew Barto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。 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Azure ML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（Platform of AI），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Model Arts都是行业内优秀的机器学习平台， 为众多企业提供了商业化的解决方案。此外，机器学习平台在这一阶段还加强了与云计算、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。 器学习的整体应用情况在下游呈现井喷势态。然而，上游的供给能力在当下呈现出供给不足的态势。机器学习上 游供给短缺主要表现在数据和人才两个方面。数据方面，企业和组织存在数据收集和管理困难，数据质量不足或不完整，同时对于一些敏感领域的数据，如医疗和金融数据，隐私和法规问题也限制了数据的共享和使用。人才 方面，机器学习需要高度技术化的人才进行算法研究、模型设计、数据处理和系统部署等工作，但机器学习领域的人才非常稀缺，特别是具备深度学习和神经网络等前沿技术的人才更为缺乏。据报告显示，全球现在已经面临 100万人才缺口，到2020年将攀升至226万。虽然全国有367所高校具备人工智能研究方向，但每年毕业的学生仅有2万人，远远不能满足市场的需求。这种供给短缺问题导致许多企业和组织在实践中遇到困难，例如在医疗 领域的图像识别方面，由于数据质量不足和人才缺乏等问题，无法建立准确和高效的图像识别系统。此外，机器学习人才的供给差异也是问题之一，一些欠发达国家或地区的机器学习人才非常短缺，加剧了全球机器学习上游 供给短缺的问题。因此，机器学习产业需要加强对数据和人才的投入，以缓解上游供给不足的问题，促进产业链 [6] 的健康发展。 上 产业链上游 生产制造端 机器学习基础层 上游厂商 腾讯云计算（北京）有限责任公司 百度云计算技术（北京）有限公司 阿里云计算有限公司 查看全部 产业链上游说明 产业链上游的机器学习基础层主要包含为机器学习技术与平台提供的基础设施层与研究机器学习创新的高精尖人才。基础设施层包括数据采集与处理、芯片设计、算法开发、以及必要的硬件设备制造。 机器学习工程师使用硬件设备和芯片，对获取的大量高质量数据进行分析和运算从而产出优质的算法以生产出对应的行业解决方案。以下内容将对机器学习平台行业上游的各细分环节进行深入探讨。从 数据采集与处理环节分析，机器学习中的数据治理生命周期包括确定数据来源和采集方式、考虑数据质量和获取访问权限、数据清洗去除无效数据并解决数据冲突、数据集成整合不同来源和格式的数据 以便后续分析、数据转换包括将数据转换成统一格式、进行特征提取和构建新特征、数据存储和管理 需将处理好的数据存储到数据库或文件系统中并进行管理和维护，以便于后续访问和使用。这些步骤对机器学习模型的性能和准确性具有重要影响，需要按照生命周期的流程进行数据采集和处理以确保 数据的质量和准确性，提高机器学习模型的性能和应用效果。中国面向AI的数据治理市场规模增速迅猛，景气度高，根据相关数据统计，中国面向AI的数据治理市场目前为30亿元，未来五年内有望以 28%的年增速继续高速增长。从芯片设计环节分析，目前适用于机器学习的主流芯片有图形处理器(GPU)、张量处理器(TPU)、可编程门列阵(FPGA)、应用集成电路(ASIC)、以及神经处理单元 (NPU)。不同类型的机器学习芯片适用于不同的应用场景，在选择特定芯片时需要考虑场景的特点需 求，例如性能、功耗、定制化和可扩展性。机器学习芯片在中国的本土产业化程度较低，2022年我国GPU的行业本土化不足10%，FPGA的行业本土化不足20%。中国在芯片制造的技术理论和关键设 备仍落后于国际一流水准。未来，随着中央对机器学习硬件本土化的高度重视以及投资，中国会逐步拉近与国际芯片制造水平的差距。从算法设计环节分析，机器学习算法可按技术操作角度的划分为监 督、非监督、以及强化学习；也可以按具体算法分为三大类：聚类算法、分类算法、以及回归算法。 机器学习核心算法包括：1.回归算法：线性回归、最近邻。回归算法是对数值型连续随机变量进行预 测和建模的监督学习算法。案例包括机场客流量分布预测、房价预测、股票走势等数值连续变化的场景。2. 分类算法：逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯。分类算法是对离散型随机变量建模 或预测的监督学习方法。案例包括邮件过滤、预测学生通过率、贷款违约率等预测类别的场景。3. 聚类算法：K均值聚类、主成分分析、层次聚类。聚类算法是基于数据的内部结构寻找关注样本的自然 集群的无监督式学习算法。案例包括基于用户信息的行业选址、电商产品自动推送、检测疾病等围绕 相似点聚类集群的场景。机器学习算法开发是机器学习平台上游的重要因素组成，算法的优劣性和工程师对算法的选择和适配会直接影响机器学习平台对下游解决方案产出的质量。算法工程师也是目前 行业内薪资最高的职位之一，根据企业调研，阿里、华为、百度等一线算法工程师的年薪高达45万-200万元之间，算法工程师的应届生平均起薪为32,280元，由此可见算法对于机器学习平台的重 要性以及企业对人才重视程度。未来，算法作为机器学习平台的核心上游产出之一，不断提升算法工程师的技能和能力，对于推动机器学习平台的发展和企业的竞争力至关重要。 中 产业链中游 品牌端 机器学习技术与平台 中游厂商 阿里云计算有限公司 深圳市亚马逊云计算科技有限公司 百度云计