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IDC:中国机器学习开发平台厂商评估

2019-09-04 15:00:02 来源:IDC中国 点击:705

【大比特导读】当前的技术应用现状:当前的机器学习开发平台基本可以提供30种以上的经典机器学习算法;基本已支持TensorFlow, PyTorch,Caffe等主流框架。不仅是机器学习、深度学习,图算法也开始走向市场,现阶段应用普及的是经典机器学习。

从这个角度看,2018年应用机器学习为中国人工智能市场带来的规模达100亿元人民币。单就商业化机器学习开发平台而言,2018年包括硬软服在内的中国机器学习市场达到10亿元人民币,预计2018-2023年五年复合增长率将达到62.0%。在机器学习开始广泛渗透、应用场景拓展翻新的起步阶段,IDC逐步深入开展机器学习开发平台厂商评估这一研究。

机器人

市场现状

当前的技术应用现状:当前的机器学习开发平台基本可以提供30种以上的经典机器学习算法;基本已支持TensorFlow, PyTorch,Caffe等主流框架。不仅是机器学习、深度学习,图算法也开始走向市场,现阶段应用普及的是经典机器学习。领先的厂商在兼顾机器学习创新应用的同时,还能够针对机器学习类工作负载对底层硬件做深度优化,为用户提供高效灵活的软硬一体化产品。

应用落地现状:目前商业化机器学习产品已经落地的行业及应用包括金融行业反欺诈、信用模型评估,跨行业的产品推荐、精准营销,1-2年内正在落地的应用包括能源(尤其是电力)、军工、制造行业。

市场格局

1.以云服务商为代表的平台级公司主推公有云机器学习,帮助用户在云上快速搭建机器学习模型,这些云服务商在已有的客户群体中积累了大量机器学习应用实践。该类厂商的优势在于有庞大的用户基数,可以快速转化为机器学习产品的用户。

2.以第四范式、探智立方为代表的创业公司以前沿创新的技术如联邦迁移学习、完全自动化的AutoML等技术/产品趋势。该类厂商的优势在于技术。

3.大数据平台公司也在推出机器学习组件以帮助用户在大数据平台上实现预测分析能力,例如新华三、东软、星环科技等。该类厂商则需要同时在技术和市场方面追赶领先者。

自动化机器学习、机器学习建模工程师、数据资源质量与市场的不确定性:当前算法工程师仍处于稀缺状态,一定程度上制约了机器学习的推广落地。面向应用场景的数据资源匮乏,也是影响机器学习推广的制约因素。自动化机器学习可以缓解对于专业算法工程师的需求,成功的自动化机器学习产品可以使业务人员经过培训即可以建模。总体来看,企业用户对机器学习产品交付方式的偏好、算法工程师的供需关系,都将影响机器学习市场的发展趋势。

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