为了在当今竞争异常激烈的商业市场中取得成功，现代企业需要非常敏捷和高效。制造业也不例外。技术已经彻底改变了制造方式，并且在2020年及以后，高新申报的新进展将继续在高科技制造业中出现。

高科技制造领域中最新出现的一些特定技术是基于云的分析，物联网和基于机器学习的技术。可以使用基于云计算的平台以高度可扩展的方式开发，测试和部署这些技术。制造业中基于物联网的组件收集数据并将其转发到云，在对云进行消费，处理和分析之前，将其用于通知业务决策。尤其是机器学习用于存在大量数据的工业问题类别，因此很难轻松地遍历每个数据点并分别分析每个数据点。

机器学习算法分为三类，分别是：i）监督学习，ii）无监督学习和iii）基于强化学习的机器学习算法（有时称为半监督学习）。有监督的机器学习算法是一种将提供有效输入和相应的正确有效输出的数据集作为输入的算法。然后，该算法尝试确定输入和输出之间的链接以开发数学模型。然后可以将模型用于预期目的，例如用于预测。

无监督算法是一种机器学习算法，它采用具有有效输入但没有相应有效输出的数据集。因此，该算法没有可用于训练模型的正确输出的样本集，但通常具有用于标识正确响应的一组规则。如果将机器学习算法用于预测目的，通常非监督学习比监督学习需要更多的数据。

强化学习是另一种机器学习范式，主要用于顺序决策。当电流输出不仅取决于电流输入而且还取决于所有过去的输出时，将使用它。因此，它在机器人技术领域引起了极大的兴趣，因为机器人手臂通常需要进行几次连续运动才能执行其特定任务。因此，强化学习被视为一种关键技术，可以在不久的将来彻底改变高科技制造业。