机器学习市场 分析

机器学习是人工智能的一个分支,它使机器能够直接学习数据,经验和实例. 通过允许计算机智能地执行特定任务,机器学习使得计算机能够通过学习实例或数据来进行复杂的过程,而不是遵循预先编程的规则. 跨行业纵向生成的数据量不断增加,为机器学习创造了一个详尽无遗的储存库,计算机处理功率的飞速发展进一步支持了这一点,从而增强了机器学习系统的分析能力。

技术不断进步,使促进市场增长的系统更加准确

人们与各种系统相互作用,这些系统基于机器学习,如建议者系统,语音识别系统和图像识别系统. 图像识别系统技术的快速发展提高了系统的准确性,这为各种系统对机器学习的需求火上浇油. 例如,在图像标签挑战中,2010年机器学习的精度为72%,2015年达到96%. 机器处理大量数据和利用数据进行预测的能力使得机器学习成为BFSI,保健等各种应用中的关键工具.

机器学习的一体化促进了机器学习市场的成长

随着传感器技术和材料的融合,机器人工业的Rampant进步创造了机器人的各种创新. 机器学习的进步提高了机器人在无人机和自主车辆等应用中的贡献能力. 此外,汽车、电子、食品和饮料、保健等各种垂直设备对先进机器人系统的需求日益增加,推动了市场的增长。 据国际机器人联合会称,2016年,大约29.4万台 工业机器人 被部署在全球各地。 例如:2016年,位于日本的公司Fanuc宣布开发具有深度强化学习技术的机器人,使机器人能够在很短的时间内自我训练.

机器学习 市场分类学

根据部署模式,全球机器学习市场分为:

• 内容
• 基于云

根据应用,全球机器学习市场分为:

• 银行、金融服务和保险
• 学历
• 能源
• 保健和制药
• 制造业
• 公共服务
• 零售
• 运输和后勤

由于近期内保健部门的增长,机器学习市场预计将出现急剧增长。

准确性是保健部门的主要关切之一。 机器学习有能力提供更准确的诊断和保健服务,这又增加了保健部门对机器学习的需求。 例如,诊断糖尿病眼病需要专家经常检查眼后的照片。 图像中的特征有助于识别疾病的敏感性,而这种敏感性又表明流体渗漏和出血。 此外,在2016年,Google开发了深层学习算法,该算法通过使用128,000张图像的数据集来分析图像并向系统提供培训. 因此,诊断该疾病的系统精确度与人类眼科医生相似. 在类似线路上,谷歌研究人员正在开发一个 深入学习 早期诊断皮肤癌和乳腺癌的算法。

全球机器学习市场上的主要公司

微软公司,SAP SE,Sas Institute Inc.,Amazon Web Services, Inc. Bigml, Inc., Google Inc., Fair Isaac Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development Lp,以及英特尔公司是在全球机器学习市场上运营的一些大公司.