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第一章 機器學習相關介紹
1.1 人工智能相關概念
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能產業鏈
1.1.3 人工智能基本要素
1.2 機器學習的概念
1.2.1 機器學習的定義
1.2.2 機器學習開發平臺
1.2.3 機器學習的原理
1.2.4 機器學習應用范圍
1.3 機器學習的分類
1.3.1 按學習模式不同分類
1.3.2 按算法網絡深度分類
第二章 2022-2024年人工智能行業發展綜合分析
2.1 全球人工智能行業發展綜述
2.1.1 人工智能發展歷程
2.1.2 人工智能支持政策
2.1.3 人工智能市場規模
2.1.4 人工智能區域分布
2.1.5 人工智能市場結構
2.1.6 人工智能專利數量
2.1.7 人工智能融資規模
2.1.8 人工智能應用狀況
2.2 中國人工智能市場運行狀況
2.2.1 人工智能發展歷程
2.2.2 人工智能產業政策
2.2.3 人工智能市場規模
2.2.4 人工智能軟件規模
2.2.5 人工智能企業數量
2.2.6 人工智能發展現狀
2.2.7 人工智能從業人員
2.2.8 人工智能融資規模
2.3 人工智能基礎層
2.3.1 基礎層產業鏈價值
2.3.2 基礎層發展歷程
2.3.3 基礎層市場規模
2.3.4 基礎層發展現狀
2.3.5 基礎層融資規模
2.3.6 基礎層發展問題
2.3.7 基礎層發展趨勢
2.4 人工智能技術層
2.4.1 技術層發展現狀
2.4.2 人工智能技術全景
2.4.3 人工智能技術水平
2.4.4 人工智能技術分布
2.4.5 人工智能技術成熟度
2.4.6 人工智能熱點技術
2.4.7 人工智能專利數量
2.4.8 自然語音處理技術
2.4.9 生物特征識別技術
2.4.10 知識圖譜技術
2.4.11 計算機視覺技術
2.4.12 語音語義技術
2.4.13 人工智能技術平臺
2.4.14 技術層發展問題
2.4.15 技術層發展趨勢
2.5 人工智能應用層
2.5.1 應用層發展現狀
2.5.2 各應用層成熟度
2.5.3 應用層市場結構
2.5.4 應用層發展問題
2.5.5 應用層發展趨勢
2.5.6 人工智能醫療領域應用
2.5.7 人工智能金融領域應用
2.5.8 人工智能智慧城市應用
2.5.9 人工智能教育領域應用
2.5.10 人工智能制造業應用
2.6 部分城市人工智能產業發展狀況
2.6.1 上海市
2.6.2 北京市
2.6.3 深圳市
2.6.4 杭州市
2.7 中國人工智能行業發展趨勢分析
2.7.1 人工智能總體發展趨勢
2.7.2 人工智能宏觀趨勢研判
2.7.3 人工智能技術發展研判
2.7.4 人工智能應用場景研判
2.7.5 人工智能市場規模預測
第三章 2022-2024年機器學習行業發展綜合分析
3.1 全球機器學習行業發展綜述
3.1.1 機器學習市場規模分析
3.1.2 機器學習行業發展動力
3.1.3 機器學習市場競爭格局
3.1.4 機器學習發展面臨挑戰
3.1.5 機器學習企業競爭優勢
3.1.6 機器學習市場前景預測
3.2 中國機器行業發展現狀分析
3.2.1 機器學習行業發展歷程
3.2.2 機器學習行業政策回顧
3.2.3 機器學習市場規模分析
3.2.4 機器學習市場區域分布
3.2.5 機器學習市場競爭格局
3.2.6 機器學習平臺市場份額
3.2.7 機器學習行業制約因素
3.3 中國機器學習行業技術發展狀況
3.3.1 機器學習技術發展路線
3.3.2 機器學習專利申請數量
3.3.3 機器學習技術發展現狀
3.3.4 機器學習技術成熟度
3.3.5 機器學習技術研究進展
3.3.6 機器學習技術研究趨勢
第四章 中國機器學習產業鏈綜合分析
4.1 機器學習產業鏈構成
4.2 機器學習產業鏈上游分析
4.2.1 人工智能芯片主要類型
4.2.2 人工智能芯片市場規模
4.2.3 人工智能芯片供應商
4.2.4 云計算市場規模分析
4.2.5 云計算平臺服務商
4.2.6 云計算代表企業介紹
4.2.7 大數據技術體系圖譜
4.2.8 大數據服務商分析
4.2.9 大數據市場規模分析
4.2.10 大數據市場支出規模
4.2.11 大數據行業應用結構
4.2.12 大數據產業人才需求
4.3 機器學習產業鏈中游分析
4.3.1 機器學習技術服務商
4.3.2 機器學習平臺廠商
4.3.3 機器學習開放平臺
4.3.4 機器學習開源發展
4.4 機器學習產業鏈下游概述
4.4.1 機器學習應用服務商
4.4.2 機器學習應用領域概況
4.4.3 基于GPU的機器學習應用
第五章 2022-2024年深度學習行業發展深度分析
5.1 深度學習行業發展綜述
5.1.1 深度學習基本概念
5.1.2 深度學習發展歷程
5.1.3 深度學習所處階段
5.1.4 深度學習主要功能
5.1.5 深度學習發展動力
5.1.6 深度學習融合發展
5.2 深度學習市場運行現狀分析
5.2.1 深度學習競爭格局
5.2.2 細分市場發展現狀
5.2.3 預訓練模型現狀分析
5.2.4 深度學習融資現狀
5.2.5 深度學習應用領域
5.2.6 深度學習發展問題
5.2.7 深度學習發展建議
5.3 深度學習開源框架市場分析
5.3.1 深度學習框架發展歷程
5.3.2 深度學習框架主要作用
5.3.3 深度學習框架驅動因素
5.3.4 深度學習框架市場份額
5.3.5 開源框架市場競爭格局
5.3.6 選擇開源框架的考量因素
5.4 深度學習行業發展前景及趨勢分析
5.4.1 深度學習應用前景
5.4.2 深度學習發展趨勢
5.4.3 深度學習技術趨勢
5.4.4 模型小型化發展方向
第六章 中國機器學習行業應用領域發展分析
6.1 機器學習算法應用場景分析
6.1.1 分類算法應用場景
6.1.2 回歸算法應用場景
6.1.3 聚類算法應用場景
6.1.4 關聯規則應用場景
6.2 機器學習在醫療領域中的應用
6.2.1 主要應用場景
6.2.2 醫療影像智能診斷
6.2.3 新藥研發
6.2.4 基因測序
6.3 機器學習在金融領域中的應用
6.3.1 主要應用場景
6.3.2 聯邦學習
6.3.3 金融科技
6.3.4 智能風控
6.3.5 智慧銀行
6.3.6 智慧投顧
6.4 機器學習在農業領域中的應用
6.4.1 應用意義
6.4.2 應用現狀
6.4.3 應用問題
6.4.4 應用展望
6.5 機器學習在制造業中的應用
6.5.1 應用優勢
6.5.2 智能工廠
6.5.3 智能物流
6.5.4 智能系統
6.5.5 缺陷檢測
6.5.6 預測性維護
6.5.7 生成設計
6.5.8 能耗預測
6.5.9 供應鏈管理
6.6 機器學習在智慧城市中的應用
6.6.1 智能政務
6.6.2 智能基礎設施系統
6.6.3 智能交通
6.6.4 自動駕駛
6.6.5 安防行業
6.7 機器學習在教育領域中的應用
6.7.1 智慧校園
6.7.2 智慧課堂
6.7.3 智適應教學
第七章 國內外企業主要機器學習產品及應用分析
7.1 全球主要科技企業機器學習布局
7.2 機器學習在國外企業中的應用
7.2.1 亞馬遜機器學習應用
7.2.2 蘋果公司機器學習應用
7.2.3 Ayasdi機器學習應用
7.2.4 Digital Reasoning機器學習應用
7.2.5 Facebook機器學習應用
7.2.6 谷歌機器學習應用
7.2.7 IBM Watson機器學習應用
7.2.8 QBurst機器學習應用
7.2.9 高通機器學習應用
7.2.10 Uber機器學習應用
7.3 機器學習在國內企業中的應用
7.3.1 百度機器學習云平臺
7.3.2 阿里云機器學習平臺
7.3.3 騰訊智能鈦機器學習
7.3.4 第四范式AutoML平臺
第八章 2021-2024年中國機器學習重點企業經營分析
8.1 商湯科技
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 經營效益分析
8.1.3 企業商業模式
8.1.4 機器學習布局
8.1.5 企業融資狀況
8.2 第四范式
8.2.1 企業發展概況
8.2.2 機器學習平臺
8.2.3 企業融資規模
8.2.4 企業競爭優勢
8.2.5 企業研發投入
8.2.6 企業應用場景
8.3 曠視科技
8.3.1 企業發展概況
8.3.2 企業經營效益
8.3.3 企業資產規模
8.3.4 企業業務構成
8.3.5 企業研發投入
8.3.6 機器學習技術
8.4 科大訊飛
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 經營效益分析
8.4.3 業務經營分析
8.4.4 財務狀況分析
8.4.5 核心競爭力分析
8.4.6 公司發展戰略
8.4.7 未來前景展望
8.5 浪潮集團
8.5.1 企業發展概況
8.5.2 經營效益分析
8.5.3 業務經營分析
8.5.4 財務狀況分析
8.5.5 核心競爭力分析
8.5.6 公司發展戰略
8.5.7 未來前景展望
8.6 百度飛槳
8.6.1 企業發展概況
8.6.2 企業發展歷程
8.6.3 平臺技術優勢
8.6.4 企業核心競爭力
8.6.5 深度學習發展
8.6.6 平臺應用場景
8.7 索信達控股
8.7.1 企業發展概況
8.7.2 機器學習應用
8.7.3 2022年企業經營狀況分析
8.7.4 2023年企業經營狀況分析
8.7.5 2024年企業經營狀況分析
8.8 其他企業
8.8.1 九章云極
8.8.2 阿里云
8.8.3 華為云
8.8.4 京東云
8.8.5 騰訊云
8.8.6 百分點
8.8.7 天云數據
第九章 2024-2028年中國機器學習行業投資分析及前景預測
9.1 中國機器學習行業投資分析
9.1.1 機器學習投資狀況分析
9.1.2 機器學習進入壁壘分析
9.2 中國機器學習行業發展前景分析
9.2.1 機器學習市場發展前景
9.2.2 機器學習行業發展方向
9.2.3 機器學習市場空間預測
9.3 機器學習技術發展趨勢分析
9.3.1 發展膠囊網絡技術
9.3.2 發展生成對抗網絡
9.3.3 發展深度強化學習
9.3.4 可解釋性機器學習
9.4 中投顧問對2024-2028年中國機器學習行業預測分析
9.4.1 2024-2028年中國機器學習行業影響因素分析
9.4.2 2024-2028年中國機器學習市場規模預測
機器學習是利用計算機模擬人的學習能力，從樣本數據中學習得到知識和經驗，然后用于實際的推斷和決策。機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識、統計學知識、近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬和實現人類學習方式，以獲取新的知識或技能，并將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。機器學習推動人工智能快速發展，是第三次人工智能發展浪潮的重要推動因素。
據IDC數據顯示，2022年上半年中國機器學習平臺市場規模達到19億元。中國前五大機器學習平臺廠商為第四范式、華為云、九章云極DataCanvas、創新奇智和美林數據，構成了64.1%的市場份額，其中第四范式仍保持領先優勢，華為云和九章云極DataCanvas緊隨其后。在未列出的其他廠商中，星環科技、天云大數據也貢獻了一定的市場份額。
目前，人工智能機器學習主要是靠大量的數據訓練，依靠大量的實踐總結出事物的規律，獲取直接知識。類比人類獲取知識的歷程來看，機器學習還處于發展的初級階段，相當于人從大量的實踐活動中總結經驗提煉知識的階段，還未進入從知識產生知識的階段。近年來，機器學習也出現了少量的直接獲取規律性的知識，并應用于實踐的模式，特別是深度學習逐漸成為人工智能領域的研究熱點和主流發展方向，極大的提升了圖像分類技術、語音識別技術、機器翻譯技術等其他相關技術能力。
機器學習是使計算機具有智能的重要方式，是人工智能技術的核心，行業進入技術壁壘較高，產業鏈涉及范圍廣泛�，F階段，人工智能技術應用落地速度正在不斷加快，應用場景正在不斷增多，市場規模不斷擴大，使得機器學習價值日益凸顯。在政策的推動下，我國人工智能市場增速高于全球平均水平，未來機器學習行業發展勢頭更為強勁。
中投產業研究院發布的《2024-2028年中國機器學習行業深度調研及投資前景預測報告》共九章。首先對機器學習行業概述及人工智能行業進行分析，接著分析了機器學習行業發展現狀及機器學習產業鏈發展狀況。隨后報告重點分析了深度學習的發展及機器學習在各個細分領域及在企業中的應用狀況，并深入研究了機器學習領域重點企業發展狀況，最后，報告對機器學習行業的發展前景及趨勢進行了科學的分析及預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心、深圳市人工智能協會以及國內外重點刊物等渠道，數據權威、詳實、豐富，同時通過專業的分析預測模型，對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對機器學習行業有個系統深入的了解、或者想投資機器學習市場，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
