《2024-2030年中国机器学习行业市场现状调查及投资前景研判报告》共九章，包含国内外企业主要机器学习产品及应用分析,中国机器学习重点企业经营分析,2024-2030年中国机器学习行业投资分析及前景预测等内容。
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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
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
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
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
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
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
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
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
8.1.6 企业应用场景
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
8.5 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
8.6 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 企业发展历程
8.7.3 业务经营分析
8.7.4 核心竞争力分析
8.7.5 公司发展战略
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
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 2024-2030年中国机器学习行业预测分析
9.4.1 2024-2030年中国机器学习行业影响因素分析
9.4.2 2024-2030年中国机器学习市场规模预测
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
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