第一章 机器学习相关介绍
1.1 人工智能相关概念
1.1.1 人工智能的定义
1.1.2 人工智能产业链
1.1.3 人工智能基本要素
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 按算法网络深度分类
第二章 2020-2022年人工智能行业发展综合分析
2.1 全球人工智能行业发展综述
2.1.1 人工智能发展历程
2.1.2 人工智能支持政策
2.1.3 人工智能市场规模
2.1.4 人工智能区域分布
2.1.5 人工智能市场结构
2.1.6 人工智能专利数量
2.1.7 人工智能融资规模
2.1.8 人工智能应用状况
2.2 中国人工智能市场运行状况
2.2.1 人工智能发展历程
2.2.2 人工智能产业政策
2.2.3 人工智能市场规模
2.2.4 人工智能软件规模
2.2.5 人工智能企业数量
2.2.6 人工智能发展现状
2.2.7 人工智能从业人员
2.2.8 人工智能融资规模
2.3 人工智能基础层
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 基础层融资规模
2.3.6 基础层发展问题
2.3.7 基础层发展趋势
2.4 人工智能技术层
2.4.1 技术层发展现状
2.4.2 人工智能技术全景
2.4.3 人工智能技术水平
2.4.4 人工智能技术分布
2.4.5 人工智能技术成熟度
2.4.6 人工智能热点技术
2.4.7 人工智能专利数量
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 人工智能技术平台
2.4.14 技术层发展问题
2.4.15 技术层发展趋势
2.5 人工智能应用层
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 人工智能医疗领域应用
2.5.7 人工智能金融领域应用
2.5.8 人工智能智慧城市应用
2.5.9 人工智能教育领域应用
2.5.10 人工智能制造业应用
2.6 部分城市人工智能产业发展状况
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 中国人工智能行业发展趋势分析
2.7.1 人工智能总体发展趋势
2.7.2 人工智能宏观趋势研判
2.7.3 人工智能技术发展研判
2.7.4 人工智能应用场景研判
2.7.5 人工智能市场规模预测
第三章 2020-2022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 中国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 机器学习平台市场份额
3.2.7 机器学习行业制约因素
3.3 中国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 机器学习专利申请数量
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 中国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 人工智能芯片主要类型
4.2.2 人工智能芯片市场规模
4.2.3 人工智能芯片供应商
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 机器学习平台厂商
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 2020-2022年深度学习行业发展深度分析
5.1 深度学习行业发展综述
5.1.1 深度学习基本概念
5.1.2 深度学习发展历程
5.1.3 深度学习所处阶段
5.1.4 深度学习主要功能
5.1.5 深度学习发展动力
5.1.6 深度学习融合发展
5.2 深度学习市场运行现状分析
5.2.1 深度学习竞争格局
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 深度学习融资现状
5.2.5 深度学习应用领域
5.2.6 深度学习发展问题
5.2.7 深度学习发展建议
5.3 深度学习开源框架市场分析
5.3.1 深度学习框架发展历程
5.3.2 深度学习框架主要作用
5.3.3 深度学习框架驱动因素
5.3.4 深度学习框架市场份额
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 深度学习行业发展前景及趋势分析
5.4.1 深度学习应用前景
5.4.2 深度学习发展趋势
5.4.3 深度学习技术趋势
5.4.4 模型小型化发展方向
第六章 中国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 机器学习在医疗领域中的应用
6.2.1 主要应用场景
6.2.2 医疗影像智能诊断
6.2.3 新药研发
6.2.4 基因测序
6.3 机器学习在金融领域中的应用
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 智能政务
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 国内外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 阿里云机器学习平台
7.3.3 腾讯智能钛机器学习
7.3.4 第四范式AutoML平台
第八章 2019-2022年中国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 企业融资状况
8.2 第四范式
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 机器学习平台
8.2.3 企业融资规模
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 核心竞争力分析
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 核心竞争力分析
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 企业核心竞争力
8.6.5 深度学习发展
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 2020年企业经营状况
8.7.4 2021年企业经营状况
8.7.5 2022年企业经营状况
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 腾讯云
8.8.6 百分点
8.8.7 天云数据
第九章 2023-2027年中国机器学习行业投资分析及前景预测
9.1 中国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 中国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 发展胶囊网络技术
9.3.2 发展生成对抗网络
9.3.3 发展深度强化学习
9.3.4 可解释性机器学习
9.4 和仕咨询对2023-2027年中国机器学习行业预测分析
9.4.1 2023-2027年中国机器学习行业影响因素分析
9.4.2 2023-2027年中国机器学习市场规模预测
机器学习是利用计算机模拟人的学习能力，从样本数据中学习得到知识和经验，然后用于实际的推断和决策。机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟和实现人类学习方式，以获取新的知识或技能，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习推动人工智能快速发展，是第三次人工智能发展浪潮的重要推动因素。
作为人工智能的重要组成部分，2014年至2020年机器学习全产业链市场规模持续增长，2020年达到592.2亿元。从增长速度来看，以2017年为分界线，之后出现爆发式的飞跃，增长率一度逼近200%。这与2017下半年开始国务院、工信部等陆续发布的《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等相关政策的布局息息相关，并推动机器学习这一人工智能领域重要分支的市场增长率在2018年达到峰值。随后，2019-2020两年略有减缓但也保持在100%以上的增速水平。
目前，人工智能机器学习主要是靠大量的数据训练，依靠大量的实践总结出事物的规律，获取直接知识。类比人类获取知识的历程来看，机器学习还处于发展的初级阶段，相当于人从大量的实践活动中总结经验提炼知识的阶段，还未进入从知识产生知识的阶段。近年来，机器学习也出现了少量的直接获取规律性的知识，并应用于实践的模式，特别是深度学习逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向，极大的提升了图像分类技术、语音识别技术、机器翻译技术等其他相关技术能力。
机器学习是使计算机具有智能的重要方式，是人工智能技术的核心，行业进入技术壁垒较高，产业链涉及范围广泛。现阶段，人工智能技术应用落地速度正在不断加快，应用场景正在不断增多，市场规模不断扩大，使得机器学习价值日益凸显。在政策的推动下，我国人工智能市场增速高于全球平均水平，未来机器学习行业发展势头更为强劲。
和仕咨询发布的《2023-2027年中国机器学习行业深度调研及投资前景预测报告》共九章。首先对机器学习行业概述及人工智能行业进行分析，接着分析了机器学习行业发展现状及机器学习产业链发展状况。随后报告重点分析了深度学习的发展及机器学习在各个细分领域及在企业中的应用状况，并深入研究了机器学习领域重点企业发展状况，最后，报告对机器学习行业的发展前景及趋势进行了科学的分析及预测。
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