机器学习市场专项及投资战略分析报告2024-2030年
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报告编号 50493
出版机构:中研嘉业研究网
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报告目录
章 机器学习相关介绍
1.1 相关概念
1.1.1 的定义
1.1.2 产业链
1.1.3 基本要素
1.2 机器学习的概念
1.2.1 机器学习的定义
1.2.2 机器学习开发平台
1.2.3 机器学习的原理
1.2.4 机器学习应用范围
1.3 机器学习的分类
1.3.1 按学习模式不同分类
1.3.2 按算法网络分类
第二章 2022-2024年行业发展综合分析
2.1 全球行业发展综述
2.1.1 发展历程
2.1.2 支持政策
2.1.3 市场规模
2.1.4 区域分布
2.1.5 市场结构
2.1.6 数量
2.1.7 规模
2.1.8 应用状况
2.2 工智能市场运行状况
2.2.1 发展历程
2.2.2 产业政策
2.2.3 市场规模
2.2.4 软件规模
2.2.5 企业数量
2.2.6 发展现状
2.2.7 从业人员
2.2.8 规模
2.3 基础层
2.3.1 基础层产业链价值
2.3.2 基础层发展历程
2.3.3 基础层市场规模
2.3.4 基础层发展现状
2.3.5 基础层规模
2.3.6 基础层发展问题
2.3.7 基础层发展趋势
2.4 技术层
2.4.1 技术层发展现状
2.4.2 技术全景
2.4.3 技术水平
2.4.4 技术分布
2.4.5 技术成熟度
2.4.6 技术
2.4.7 数量
2.4.8 自然语音处理技术
2.4.9 生物特征识别技术
2.4.10 知识图谱技术
2.4.11 计算机视觉技术
2.4.12 语音语义技术
2.4.13 技术平台
2.4.14 技术层发展问题
2.4.15 技术层发展趋势
2.5 应用层
2.5.1 应用层发展现状
2.5.2 各应用层成熟度
2.5.3 应用层市场结构
2.5.4 应用层发展问题
2.5.5 应用层发展趋势
2.5.6 领域应用
2.5.7 应用
2.5.8 智慧城市应用
2.5.9 教育领域应用
2.5.10 制造业应用
2.6 部分城市产业发展状况
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 工智能行业发展趋势分析
2.7.1 总体发展趋势
2.7.2 宏观趋势研判
2.7.3 技术发展研判
2.7.4 应用场景研判
2.7.5 市场规模预测
第三章 2022-2024年机器学习行业发展综合分析
3.1 全球机器学习行业发展综述
3.1.1 机器学习市场规模分析
3.1.2 机器学习行业发展动力
3.1.3 机器学习市场竞争格局
3.1.4 机器学习发展面临挑战
3.1.5 机器学习企业竞争优势
3.1.6 机器学习市场前景预测
3.2 机器行业发展现状分析
3.2.1 机器学习行业发展历程
3.2.2 机器学习行业政策回顾
3.2.3 机器学习市场规模分析
3.2.4 机器学习市场区域分布
3.2.5 机器学习市场竞争格局
3.2.6 机器学台市场份额
3.2.7 机器学习行业制约因素
3.3 机器学习行业技术发展状况
3.3.1 机器学习技术发展路线
3.3.2 机器学习申请数量
3.3.3 机器学习技术发展现状
3.3.4 机器学习技术成熟度
3.3.5 机器学习技术研究进展
3.3.6 机器学习技术研究趋势
第四章 机器学习产业链综合分析
4.1 机器学习产业链构成
4.2 机器学习产业链上游分析
4.2.1 芯片主要类型
4.2.2 芯片市场规模
4.2.3 芯片供应商
4.2.4 云计算市场规模分析
4.2.5 云计算平台服务商
4.2.6 云计算代表企业介绍
4.2.7 大数据技术体系图谱
4.2.8 大数据服务商分析
4.2.9 大数据市场规模分析
4.2.10 大数据市场支出规模
4.2.11 大数据行业应用结构
4.2.12 大数据产业人才需求
4.3 机器学习产业链中游分析
4.3.1 机器学习技术服务商
4.3.2 机器学台厂商
4.3.3 机器学习开放平台
4.3.4 机器学习开源发展
4.4 机器学习产业链下游概述
4.4.1 机器学习应用服务商
4.4.2 机器学习应用领域概况
4.4.3 基于gpu的机器学习应用
第五章 2022-2024年学习行业发展分析
5.1 学习行业发展综述
5.1.1 学习基本概念
5.1.2 学习发展历程
5.1.3 学习所处阶段
5.1.4 学要功能
5.1.5 学习发展动力
5.1.6 学习融合发展
5.2 学习市场运行现状分析
5.2.1 学习竞争格局
5.2.2 细分市场发展现状
5.2.3 预训练模型现状分析
5.2.4 学习现状
5.2.5 学习应用领域
5.2.6 学习发展问题
5.2.7 学习发展建议
5.3 学习开源框架市场分析
5.3.1 学习框架发展历程
5.3.2 学习框架主要作用
5.3.3 学习框架驱动因素
5.3.4 学习框架市场份额
5.3.5 开源框架市场竞争格局
5.3.6 选择开源框架的考量因素
5.4 学习行业发展前景及趋势分析
5.4.1 学习应用前景
5.4.2 学习发展趋势
5.4.3 学习技术趋势
5.4.4 模型小型化发展方向
第六章 机器学习行业应用领域发展分析
6.1 机器学习算法应用场景分析
6.1.1 分类算法应用场景
6.1.2 回归算法应用场景
6.1.3 聚类算法应用场景
6.1.4 关联规则应用场景
6.2 机器学习在领域中的应用
6.2.1 主要应用场景
6.2.2 影像智能诊断
6.2.3 新药研发
6.2.4 基因测序
6.3 机器学习在中的应用
6.3.1 主要应用场景
6.3.2 联邦学习
6.3.3 金融科技
6.3.4 智能风控
6.3.5 智慧银行
6.3.6 智慧投顾
6.4 机器学习在农业领域中的应用
6.4.1 应用意义
6.4.2 应用现状
6.4.3 应用问题
6.4.4 应用展望
6.5 机器学习在制造业中的应用
6.5.1 应用优势
6.5.2 智能工厂
6.5.3 智能物流
6.5.4 智能系统
6.5.5 缺陷检测
6.5.6 预测性维护
6.5.7 生成设计
6.5.8 能耗预测
6.5.9 供应链管理
6.6 机器学习在智慧城市中的应用
6.6.1 智能
6.6.2 智能基础设施系统
6.6.3 智能交通
6.6.4 自动驾驶
6.6.5 安防行业
6.7 机器学习在教育领域中的应用
6.7.1 智慧校园
6.7.2 智慧课堂
6.7.3 智适应教学
第七章 企业主要机器学习产品及应用分析
7.1 全球主要科技企业机器学习布局
7.2 机器学习在国外企业中的应用
7.2.1 亚马逊机器学习应用
7.2.2 苹果公司机器学习应用
7.2.3 ayasdi机器学习应用
7.2.4 digital reasoning机器学习应用
7.2.5 facebook机器学习应用
7.2.6 谷歌机器学习应用
7.2.7 ibm watson机器学习应用
7.2.8 qburst机器学习应用
7.2.9 高通机器学习应用
7.2.10 uber机器学习应用
7.3 机器学习在国内企业中的应用
7.3.1 百度机器学习云平台
7.3.2 阿里云机器学台
7.3.3 智能钛机器学习
7.3.4 第四范式automl平台
第八章 2021-2024年机器学习重点企业经营分析
8.1 商汤科技
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 经营效益分析
8.1.3 企业商业模式
8.1.4 机器学习布局
8.1.5 企业状况
8.2 第四范式
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 机器学台
8.2.3 企业规模
8.2.4 企业竞争优势
8.2.5 企业研发投入
8.2.6 企业应用场景
8.3 旷视科技
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 企业经营效益
8.3.3 企业资产规模
8.3.4 企业业务构成
8.3.5 企业研发投入
8.3.6 机器学习技术
8.4 科大讯飞
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 经营效益分析
8.4.3 业务经营分析
8.4.4 财务状况分析
8.4.5 竞争力分析
8.4.6 公司发展战略
8.4.7 未来前景展望
8.5 浪潮集团
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 经营效益分析
8.5.3 业务经营分析
8.5.4 财务状况分析
8.5.5 竞争力分析
8.5.6 公司发展战略
8.5.7 未来前景展望
8.6 百度飞桨
8.6.1 企业发展概况
8.6.2 企业发展历程
8.6.3 平台技术优势
8.6.4 企业竞争力
8.6.5 学习发展
8.6.6 平台应用场景
8.7 索信达控股
8.7.1 企业发展概况
8.7.2 机器学习应用
8.7.3 2022年企业经营状况分析
8.7.4 2023年企业经营状况分析
8.7.5 2024年企业经营状况分析
8.8 其他企业
8.8.1 九章云极
8.8.2 阿里云
8.8.3 华为云
8.8.4 京东云
8.8.5 云
8.8.6 百分点
8.8.7 天云数据
第九章 2024-2030年机器学习行业投资分析及前景预测
9.1 机器学习行业投资分析
9.1.1 机器学习投资状况分析
9.1.2 机器学习进入壁垒分析
9.2 机器学习行业发展前景分析
9.2.1 机器学习市场发展前景
9.2.2 机器学习行业发展方向
9.2.3 机器学习市场空间预测
9.3 机器学习技术发展趋势分析
9.3.1 发展网络技术
9.3.2 发展生成对抗网络
9.3.3 发展强化学习
9.3.4 可解释性机器学习
9.4 2024-2030年机器学习行业预测分析
9.4.1 2024-2030年机器学习行业影响因素分析
9.4.2 2024-2030年机器学习市场规模预测
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