近年来，由于各种学术和工业研究人员发布了有趣的新技术，机器学习的受欢迎程度呈爆炸式增长。
因此，许多利益相关者有兴趣了解更多关于机器学习的知识。
机器学习算法用于各种商业智能工具和企业软件应用程序，以预测未来趋势和模式。
通过帮助分析师发现隐藏的见解并检测大量数据中的微妙模式和差异，机器学习为他们打开了一个全新的世界。
内容大纲
2024 年惊人的机器学习统计和趋势
1. 机器学习在商业分析方面有很大的潜力，三分之一的 IT 高管渴望采用它。 （统计）
由于企业每秒都会创建千兆字节的数据，因此在企业中使用机器学习变得至关重要。
因此，使用机器学习算法来帮助个人掌握某些数据在业务方面的含义的各种应用程序如雨后春笋般涌现。
2. 使用机器学习似乎并没有显着节省成本。 另一方面，收入增加是普遍报道的，80% 的受访者声称 AI 和 ML 在这方面有所帮助。 （麦肯锡）
当使用机器学习技术时，人们会期望看到显着的成本降低。 相反，事实是这项技术导致了收入的增加。
虽然这不是一件可怕的事情，但有些人可能会对这两个事件不会同时发生感到震惊。
好消息是，80% 使用机器学习的企业认为机器学习帮助他们增加了收入。
3. 安全是任何公司的主要担忧，并且 25% 的 IT 高管 希望使用机器学习来帮助解决这个问题。 另有 16% 的人认为机器学习有利于营销和销售。 （统计）
安全性是每个公司最关心的问题之一，IT 主管也不例外。
随着机器变得越来越聪明，黑客正在寻找新的方法来超越机器。
另一方面，机器学习方法似乎能够帮助解决这个问题。
许多组织已经开始使用机器学习算法进行个性化营销，事实证明这比一揽子广告要有效得多。
4. 到 80 年，美国的机器学习和深度学习市场价值将达到 2025 万美元。（Statista）
到 2025 年，美国机器学习和深度学习市场的价值将分别超过 80 万美元。
虽然这个数字目前是巨大的，但随着越来越多的企业开始使用算法来发挥自己的优势，预计这个数字还会增长得更多。
深度学习是可用的最先进的机器学习算法，它现在被用于改进组织，没有迹象表明这种趋势会放缓。
5、从2019年到2026年，人工智能硬件市场预计将以37.60%的复合年增长率增长，总收入将达到87.68亿美元。 (NeighborWebSJ)
在这七年中，硬件市场的复合年增长率 (CAGR) 预计为 37.60%。
虽然大多数人用软件来识别人工智能，但硬件组件同样重要。
当前的人工智能应用程序（从聊天机器人到工厂机械）严重依赖计算能力，预计这种硬件在未来将变得越来越重要。
6. COVID-19 导致 下降12％ 在AI芯片制造行业。 （2020年市场数据预测）
在某种程度上，全球大流行推迟了机器学习芯片制造行业的扩张。
随着整体销售额下降 13%，一些人可能预测人工智能市场将出现更大的下降。
与此同时，许多其他市场也出现了大幅下降，因此出现放缓也就不足为奇了。
7. 人工智能将高水平的企业生产力提高了 54%。 （奥伯洛）
机器学习算法在商业生产力领域具有很大的潜力。
根据 Oberlo 的一项研究，人工智能负责将高级企业效率提高多达 54%。
换句话说，机器学习可以帮助这些公司的员工提高效率，从而提高收入和收入。
8. C 级高管单独负责其公司 75% 的 AI 项目。 （财富）
高层管理人员（负责制定公司范围内的决策）直接监督公司 75% 的 AI 项目。
许多高管甚至不知道什么是机器学习，更不用说他们公司过去的机器学习算法是怎么回事了。
由于围绕这项技术的所有嗡嗡声，这种情况发生了根本性的变化。
高层领导人再也不能忽视人工智能和机器学习领域正在发生的事情。
9. 人工智能 (AI) 商业投资是世界上 91.5% 最成功的公司都在做的事情。(美国商业资讯)
人工智能 (AI) 投资软件正变得越来越普遍。
根据美国商业资讯的分析，超过 91% 的大公司从事这种形式的投资。
更令人印象深刻的是，团体的数量似乎在逐年增加。
许多大公司都看到了机器学习算法的好处，并正在为这项发展中的技术投入更多资源。
10.客户服务和人工智能齐头并进——超过80%的企业将在这个领域采用人工智能。 (B2C)
客户要求从每一次业务参与中获得更大的价值，很明显，如果企业想要保持竞争力，就需要适应。
超过 80% 的公司希望在某个时候将人工智能集成到他们的客户服务部门，让他们能够提供更好的支持并创造出客户喜欢的高质量产品。
人工智能还可以通过自动化流程的某些部分来帮助企业改善客户体验。
机器学习算法似乎是企业与客户沟通方式转变的一个重要因素。
11. 只有大约四分之一的组织声称他们将在大规模生产中使用人工智能。 （美国商业资讯）
在制成品方面，全球似乎只有少数企业在使用人工智能。
尽管这似乎是一个适度的数字，但仍高于现阶段的预期，尤其是考虑到机器学习业务仍相对较新这一事实。
12. 到 1.88 年第四季度，特斯拉已经自动驾驶超过 2019 亿英里。（福布斯）
鉴于特斯拉在自动驾驶汽车方面的声誉，很高兴看到更广泛的机器学习技术如何应用于这项业务。
据福布斯报道，截至 1.88 年底，特斯拉的自动驾驶里程已超过 2019 亿英里。
这个只有几年的数字，如果考虑到它被记录以来的时间，就更令人震惊了。
好消息是，这些自动驾驶汽车已经行驶了这么多英里，已经过大规模的全面测试。
所有这一切都意味着特斯拉汽车对环境的影响更小，理想情况下还能让我们的道路更安全。
结论
鉴于其广泛的应用，难怪机器学习正在迅速渗透到医疗保健行业的许多方面。
大约 80% 使用过人工智能和机器学习的人声称，由于使用了这些技术，他们的收入有所增长。
如果数字继续上升，机器学习和人工智能几乎肯定会成为企业界的主流。
