機器學習是與人工智慧一同急劇發展的領域。人工智慧是自動化的統稱，機器學習是人工智慧的一個子集：基於數據，軟體或應用程式更深入地了解它執行的任務，不需要重新編程。這兩種新興技術催生了新的商業活動，從營銷、患者揀選、圖像分析到金融監管，機器學習應用的成功案例越多越豐富和深入。
（圖源：Forbes）
機器學習領域蓬勃發展
Crunchbase列出了5,000多家初創公司，它們主要依靠機器學習（ML）來完成其主要和輔助應用程式、產品和服務。81％的機器學習初創平均擁有2輪（或少於2輪）融資活動。
據畢馬威的風險投資報告，風險資本（VC）在人工智慧方面的投資在2017年幾乎翻了一番，累計約達120億美元。
據2018年第二季度最新的MoneyTree報告，該季度人工智慧（AI）總投資額連續第二個季度刷新紀錄，總投資額超過23億美元，其中包括超過1億美元的八輪超額投資。
國際數據公司（IDC）預測，AI和機器學習的支出將從2017年的12億美元增長到2021年的576億美元，達到48％的複合年增長率（CAGR）。
德勤全球（Deloitte Global）預測，2018年機器學習的試點與實施數量將比2017年增加一倍，至2020年將再次翻番。全球各數據中心今年將使用多達80萬件機器學習晶片。
在福布斯進行的調查中，有61%的機構表示他們最經常選擇機器學習/人工智慧作為公司2018年最重要的數據科學計劃。在積極使用機器學習和人工智慧的過程中，有58%機構表示在其生產中運用了相關模型。
國家經濟研究局上個月在斯坦福經濟政策研究所發表了一項題為《高科技專利事實》（Some Facts On High Tech Patenting）的研究報告。該研究發現，機器學習專利申請自2010年以來呈指數增長，微軟在2000年至2015年期間擁有最多的專利。基於PatentSight和ip-search的專利分析，IAM上個月發布了一項分析，顯示微軟是機器學習專利的全球領導者，擁有2075個相關專利。該研究依靠PatentSight的專利資產指數對機器學習專利創造者和所有者進行排名，揭示了微軟和Alphabet如今的主導地位。
另外，該研究在分析過程中也涵蓋了那些機器學習初創，如Alphabet、IBM、英特爾、通用電氣、谷歌、微軟、飛利浦、高通、三星、西門子、索尼等。
之所以將以下25個機器學習初創公司列入最值得關注的清單，主要基於對其吸引新客戶的能力、當前和預計的收入增長、專利的當前價值和潛力以及在所選市場中的地位的分析。
最值得關注的25家機器學習初創&應用案例：
#1 Anodot - 通過使用約束性建模，在企業依賴於每日運營的各種數據集中不斷尋找模式，從而充分利用機器學習的先天優勢。類似於許多利用該技術不斷學習的機器學習初創，Anodot的AI平臺希望消除數據中的盲點並量化不同數據集中的根本原因。
Anodot擁有約100家客戶，包括微軟、Lyft、Waze、Pandora、AppNexus、Wix，並在在四輪融資中共籌集了2750萬美元。最新一輪融資來自Redline Capital，2017年12月19日其完成了B輪融資。
#2 Cinnamon - 依靠機器學習和人工智慧技術自動地從非結構化文檔中提取數據，Cinnamon的聯合創始人在推薦引擎設計和優化方面擁有豐富的經驗。他們開發了幾種有趣的產品，包括Lapis Engine——它結合了用戶和產品信息的矢量化數據，提供準確的推薦和匹配。該公司總部設在東京和越南，現在正在擴展到美國。Cinnamon已經在五輪融資中籌集了1000萬美元的資金。最新資金來自SBI2018年6月1日領投的B輪融資。
#3 Citrine Informatics - Citrine Informatics平臺採集和分析材料、化學品和設備的大規模技術數據集，以簡化任何生產實體產品的組織的研發、製造和供應鏈運營。典型的系統用戶是大型製造和材料公司的科學家和工程師，以及大學和政府實驗室的研究人員。
Citrine最近獲得了AI Breakthrough的最佳基於AI的製造業解決方案獎。AI Breakthrough是一家獨立組織，致力於認可當今全球人工智慧（AI）市場中的頂級公司、技術和產品。
Citrine Informatics在三輪融資中籌集了總計1,560萬美元的資金。最新資金來自於2018年4月19日來自騰訊和B＆C Holdings的可轉換債券。
#4 CrowdAI - 這家初創正使用機器學習、計算機視覺和人類智能來最大化空中、無人機和衛星圖像的價值。該創業公司的團隊來自IBM Watson、OpenAI、谷歌、牛津大學和加州大學伯克利分校，並得到Y Combinator的支持。到目前為止，CrowdAI已經在兩輪融資中籌集了總計210萬美元的資金。最新資金來自2017年1月5日的種子輪融資。
#5 DataCamp - DataCamp是一個用於數據科學的交互式學習平臺，提供100多種課程，包括高質量視頻、瀏覽器內編碼和遊戲化。其課程通常由分析、大數據、機器學習和AI專家撰寫和呈現。DataCamp成功地讓公司訂閱他們的培訓計劃，以便讓新員工加快速度。其客戶包括eBay，BCI，Harvard和GfK。DataCamp已經在六輪融資中籌集了總計610萬美元的資金。最新資金來自2017年7月14日的Venture系列賽。
#6 Dataiku - 設計並推出了他們的Data Science Studio平臺，目標是聚合將原始數據轉換為易於維護的數據驅動應用程式所需的流程步驟。Data Science Studio的工作空間設計直觀，互動性強，能夠縮短創建數據驅動所需的「下載-準備-測試-部署」周期。Dataiku在四輪融資中共籌集了4570萬美元的資金。最新資金來自於Battery Ventures於2017年9月6日領投的B輪融資。
#7 DataRobot - DataRobot是一個企業機器學習平臺，旨在實現組織中許多技能水平的廣泛採用和可用性。該平臺為開發和部署機器學習和AI項目提供了廣泛的算法和工具，包括數百種開源機器學習算法庫。DataRobot已經在六輪中籌集了1.245億美元的資金。最新資金來自2017年7月27日的C輪融資——來自New Enterprise Associates，一家投資於技術和醫療保健的全球風險投資公司。 以下是DataRobot機器學習自動化平臺的界面，可以充分說明它的直觀性。截至2018年8月，用戶已經使用DataRobot建造了超過7.6億個模型。
#8 DataVisor - DataVisor依靠機器學習來發現金融數據中的異常情況，以阻止金融服務行業中潛在的違規行為，如銀行欺詐和其他類型的犯罪活動。
DataVisor平臺旨在通過無人監督的機器學習來識別攻擊活動，在造成損害前提前發出預測警告，從而深入了解欺詐行為。 DataVisor在三輪融資中籌集了總計5450萬美元的資金。最新資金來自紅杉資本中國2018年2月9日的C輪融資。
#9 deep6.ai - Deep 6 AI可以比現有的任何現有的手動過程更有效、更準確地為臨床試驗找到患者。該創業公司還與美國情報界籤訂了合同，這可能是世界上最複雜的數據環境。自2016年以來，Deep 6 AI專注於醫療保健，與Healthbox升級版加速器計劃Cedars-Sinai和Stanford的StartX Accelerator。
他們的種子輪融資資金來自The Cedars-Sinai Accelerator和Techstars。
#10 Directly - 一個創新的初創公司，使用人工智慧和機器學習來整合客戶服務、眾包專業知識，Directly智能化觀點（關於如何從不斷變化的經濟轉型獲得收益）。他們的平臺提供專家解答。連知名三維建模軟體公司AutoDesk也成為了他們的一大用戶。它直接從Costanoa Ventures、Microsoft Ventures和True Ventures五輪融資中共籌集了3580萬美元的資金。最新資金來自於Northgate Capital於2018年4月10日舉行的B輪融資。
#11 DrawBridge - 使用AI和機器學習創建跨設備，基於人的身份管理解決方案來保護數字業務的周邊，DrawBridge以結合數據分析和集成而聞名。 Drawbridge在六輪融資中共籌集了6870萬美元的資金。最新資金來自於2018年8月20日由Sequoia Capital、Northgate Capital和Kleiner Perkins。
#12 eightfold.ai - 在人才管理中消除圍繞人工智慧的炒作，剩下的是公司對於人才管理的每個階段的更多背景情報和知識的緊迫、未滿足的需求。使用先進的人工智慧和機器學習技術，由前谷歌和Facebook AI科學家創立的這家企業，正在展示應對這些挑戰的潛力。
創始人Ashutosh Garg和Varun Kacholia擁有超過6000多項研究、80多項搜索和個性化專利。值得注意的是，它是第一個基於人工智慧的人才智能平臺，結合了公開數據、內部數據存儲庫、人力資本資源管理（HRM）系統、ATS工具和電子表格的分析，然後根據組織特定成功標準創建了本體。每個本體（或人才管理興趣範圍），都可以使用應用程式的直觀用戶界面進行進一步查詢。Eightfold在兩輪融資中共籌集了2375萬美元的資金。最新資金來自於Lights8ed Venture Partners和Foundation Capital於2018年4月17日舉行的B輪融資。
#13 First.- First是一家軟體公司，它使用人工和預測智能來確定人們何時以及為何預測銷售和營銷。它為房地產帶來了預測性的營銷參照，從根本上改變了服務提供商尋找下一個客戶的方式。他們不斷學習和挖掘人們購買或出售房屋的時間和原因，以便他們能夠在最佳時間將房地產經紀人與新客戶聯繫起來。因此，該公司可以預測誰將會出售房屋，通過跟蹤全國2.14億人的700多個信號進行。首先在三輪融資中籌集了總計735萬美元的資金。最新資金來自於2018年5月22日由Nine Four Ventures、MATH Venture Partners等公司領投的A輪融資。
#14 Freenome - Freenome是一家基於AI的基因組學公司，致力於為人們提供檢測、治療和最終預防疾病所需的工具。
通過將先進的機器學習技術應用於基因組科學的最新突破，Freenome正在開發無創血液檢測，以檢測早期癌症，並改善各地患者的精確腫瘤治療。Freenome在三輪融資中總共籌集了7750萬美元的資金。最新資金來自2017年8月28日的第32輪A輪融資。
#15 H2O.ai - H2O.ai提供了一個開源機器學習平臺，簡化了數據驅動的智能應用程式的開發。數據科學家和開發人員正在使用H2O.ai平臺來創建、測試和擴展作為應用程式基礎的算法。H2O.ai應用程式現在被用於預測欺詐、客戶流失並解決客戶遇到的許多其他複雜問題。主要客戶包括Cisco、PayPal和Progressive。H2O.ai在五輪融資中共籌集了73,600,000美元的資金。最新資金來自於2017年11月30日由Nvidia和Wells Fargo領導的C輪融資。
#16 Innovaccer - Innovaccer為醫療保健組織開發基於AI和機器學習的系統，使他們能夠跨多個分布式源集成複雜數據，並為醫療保健專業人員提供有價值的見解。Innovaccer的Datashop應用程式包括專有的建模算法，可以對數據進行規範化，並跨多個不同的數據源連結數據。Innovaccer還為護理管理、轉診管理和患者參與提供解決方案，並在三輪融資中共籌集了4310萬美元的資金。最新資金來自於WestBridge Capital於2018年5月10日舉行的B輪比賽。
#17 IronScales - 一個創新的創業公司，主要業務是利用機器學習開發基於員工的入侵防禦系統，具有針對網絡釣魚的反饋響應機制。IronScales允許企業保護自己免受犯罪分子的影響，這些犯罪分子常常試圖欺騙員工從而洩露敏感信息（如用戶名和密碼）的，以便他們可以安裝間諜軟體、遠程訪問特洛伊木馬攻擊或勒索軟體。該創業公司在兩輪融資中共籌集了800萬美元的資金。最新資金來自於K1投資管理公司於2017年12月5日進行的A輪融資。
#18 LeadGenius - LeadGenius是不斷發展的人工智慧和基於機器學習的營銷自動化領域的領導者。該公司創建並銷售端到端銷售解決方案，除了幫助推出和擅長基於帳戶的營銷（ABM）戰略之外，還為公司提供了生成、認證、交付和轉換潛在客戶的方法。
它可以幫助銷售團隊在銷售流程的各個層面上發展壯大。LeadGenius由Anand Kulkarni、Prayag Narula和Dave Rolnitzky於2011年推出，在五輪融資中籌集了總計1900萬美元的資金。最新資金來自於Sierra Ventures於2018年5月14日舉行的B輪融資。
#19 Lemonade - Lemonade是一家持牌保險公司，為人類智能和行為經濟學提供房主和租客保險。通過機器人和機器學習取代經紀人和官僚機構，Lemonade大大減少了傳統保險流程中固有的文書工作和延誤。作為一家獲認證的B-Corp企業（承銷利潤轉入非營利組織），Lemonade將保險重塑為社會福利。 Lemonade在五輪融資中籌集了1.8億美元的資金。最新資金來自於2017年12月19日來自軟銀（SoftBank）的C輪融資。
#20 LogiNext - LogiNext使用人工智慧和機器學習為工地勞動力和物流優化帶來更大的創新。該創業公司為250多家企業客戶提供工地勞動力優化、實時跟蹤、路線優化、資源分配自動化和按需管理。他們還開發了用於最後一英裡管理、工地勞動力管理、長途跟蹤和管理、按需和逆向物流管理的應用程式。LogiNext在兩輪融資中共籌集了1060萬美元的資金。
#21 Obsidian Security - 由Cylance和Carbon Black的前創始團隊成員領導，Obsidian Security是一家生活在網絡安全、人工智慧和混合雲環境交叉領域的南加州技術公司。他們的願景是徹底改變組織、機構利用數據科學和安全技術來打擊混合雲環境中的網絡威脅的方式。Obsidian Security由Greylock Partners提供支持，總部位於加利福尼亞州的紐波特海灘。該公司在其唯一一輪融資中籌集了總計950萬美元的資金。最新資金來自2017年6月8日的A輪融資。
#22 Quantexa - Quantexa採用獨特的方法使用人工智慧和機器學習來破譯和解決各種複雜問題，包括打擊金融犯罪、降低信用風險和消除洗錢操作。殼牌石油依靠其解決方案來減少企業帳戶流失。該創業公司的收入為500萬英鎊（64.2萬美元），同比增長400％。該公司已經在兩輪融資中籌集了總計2330萬美元的資金。最新的資金來自Dawn Capital於2018年8月2日領投的B輪融資。
#23 Segmentify -Segmentify的願景是為每位訪客創建更加個性化的在線購物體驗，並提高在線零售商的轉化率。該初創通過利用先進的機器學習技術，創造與每位訪客相關的獨特在線購物體驗。egmentify在三輪融資中共籌集了1,015,000歐元（合110萬美元）的資金。最新資金來自ACT Venture Partners於2017年11月13日舉行的種子輪融資。
#24 Showpad - 使用人工智慧、高級分析和機器學習來推薦能與潛在客戶產生共鳴的內容，主要依據他們在購買周期中的階段。Showpad為銷售支持帶來了更多的洞察力和智慧。該套應用程式還可以為銷售經理提供有關最高績效銷售代表行為的見解，並在整個團隊中複製經驗。客戶對Showpad在可用性、直觀性和分析洞察力方面的評價很高，這些洞察力是基於標準銷售支持的內容管理系統所不具備的。Showpad在五輪融資中籌集了總計8950萬美元的資金。最新資金來自2018年1月24日Insight Venture Partners支持的C輪融資。
#25 Tamr - 隨著麻省理工學院計算機科學與信息實驗室（CSAIL）初步研究的成功，Tamr團隊開始構建商業級解決方案，旨在解決使用機器學習大規模連接和豐富各種數據的挑戰。今天，TAMR可以使用包括機器學習算法在內的高級分析將數據統一項目所需的時間縮短90％。Amgen、GlaxoSmithKline、GE、HP、Roche、Toyota等是現有客戶。 Tamr已經在四輪融資中籌集了總計5920萬美元的資金。最新資金來自於2018年7月11日SBI投資公司支持的B輪融資。
本文來源前瞻網，轉載請註明來源。本文內容僅代表作者個人觀點，本站只提供參考並不構成任何投資及應用建議。（若存在內容、版權或其它問題，請聯繫：service@qianzhan.com） 品牌合作與廣告投放請聯繫：0755-33015062 或 hezuo@qianzhan.com