機器學習是與人工智能一同急劇發(fā)展的領域。人工智能是自動化的統(tǒng)稱，機器學習是人工智能的一個子集：基于數(shù)據(jù)，軟件或應用程序更深入地了解它執(zhí)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(yè)活動，從營銷、患者揀選、圖像分析到金融監(jiān)管，機器學習應用的成功案例越多越豐富和深入。

機器學習領域蓬勃發(fā)展

Crunchbase列出了5,000多家初創(chuàng)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序、產品和服務。81%的機器學習初創(chuàng)平均擁有2輪(或少于2輪)融資活動。

據(jù)畢馬威的風險投資報告，風險資本(VC)在人工智能方面的投資在2017年幾乎翻了一番，累計約達120億美元。

據(jù)2018年第二季度最新的MoneyTree報告，該季度人工智能(AI)總投資額連續(xù)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(shù)據(jù)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%的復合年增長率(CAGR)。

德勤全球(DeloitteGlobal)預測，2018年機器學習的試點與實施數(shù)量將比2017年增加一倍，至2020年將再次翻番。全球各數(shù)據(jù)中心今年將使用多達80萬件機器學習芯片。

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/人工智能作為公司2018年最重要的數(shù)據(jù)科學計劃。在積極使用機器學習和人工智能的過程中，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(fā)表了一項題為《高科技專利事實》(SomeFactsOnHighTechPatenting)的研究報告。該研究發(fā)現(xiàn)，機器學習專利申請自2010年以來呈指數(shù)增長，微軟在2000年至2015年期間擁有最多的專利?；赑atentSight和ip-search的專利分析，IAM上個月發(fā)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(shù)對機器學習專利創(chuàng)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(chuàng)，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(chuàng)公司列入最值得關注的清單，主要基于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(chuàng)&應用案例：

#1Anodot-通過使用約束性建模，在企業(yè)依賴于每日運營的各種數(shù)據(jù)集中不斷尋找模式，從而充分利用機器學習的先天優(yōu)勢。類似于許多利用該技術不斷學習的機器學習初創(chuàng)，Anodot的AI平臺希望消除數(shù)據(jù)中的盲點并量化不同數(shù)據(jù)集中的根本原因。

Anodot擁有約100家客戶，包括微軟、Lyft、Waze、Pandora、AppNexus、Wix，并在在四輪融資中共籌集了2750萬美元。最新一輪融資來自RedlineCapital，2017年12月19日其完成了B輪融資。

#2Cinnamon-依靠機器學習和人工智能技術自動地從非結構化文檔中提取數(shù)據(jù)，Cinnamon的聯(lián)合創(chuàng)始人在推薦引擎設計和優(yōu)化方面擁有豐富的經驗。他們開發(fā)了幾種有趣的產品，包括LapisEngine——它結合了用戶和產品信息的矢量化數(shù)據(jù)，提供準確的推薦和匹配。該公司總部設在東京和越南，現(xiàn)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。

#3CitrineInformatics-CitrineInformatics平臺采集和分析材料、化學品和設備的大規(guī)模技術數(shù)據(jù)集，以簡化任何生產實體產品的組織的研發(fā)、制造和供應鏈運營。典型的系統(tǒng)用戶是大型制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AIBreakthrough的最佳基于AI的制造業(yè)解決方案獎。AIBreakthrough是一家獨立組織，致力于認可當今全球人工智能(AI)市場中的頂級公司、技術和產品。

CitrineInformatics在三輪融資中籌集了總計1,560萬美元的資金。最新資金來自于2018年4月19日來自騰訊和B&CHoldings的可轉換債券。

#4CrowdAI-這家初創(chuàng)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(wèi)星圖像的價值。該創(chuàng)業(yè)公司的團隊來自IBMWatson、OpenAI、谷歌、牛津大學和加州大學伯克利分校，并得到YCombinator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。

#5DataCamp-DataCamp是一個用于數(shù)據(jù)科學的交互式學習平臺，提供100多種課程，包括高質量視頻、瀏覽器內編碼和游戲化。其課程通常由分析、大數(shù)據(jù)、機器學習和AI專家撰寫和呈現(xiàn)。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。

#6Dataiku-設計并推出了他們的DataScienceStudio平臺，目標是聚合將原始數(shù)據(jù)轉換為易于維護的數(shù)據(jù)驅動應用程序所需的流程步驟。DataScienceStudio的工作空間設計直觀，互動性強，能夠縮短創(chuàng)建數(shù)據(jù)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。最新資金來自于BatteryVentures于2017年9月6日領投的B輪融資。

#7DataRobot-DataRobot是一個企業(yè)機器學習平臺，旨在實現(xiàn)組織中許多技能水平的廣泛采用和可用性。該平臺為開發(fā)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(shù)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NewEnterpriseAssociates，一家投資于技術和醫(yī)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。

#8DataVisor-DataVisor依靠機器學習來發(fā)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中的異常情況，以阻止金融服務行業(yè)中潛在的違規(guī)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(jiān)督的機器學習來識別攻擊活動，在造成損害前提前發(fā)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。

#9deep6.ai-Deep6AI可以比現(xiàn)有的任何現(xiàn)有的手動過程更有效、更準確地為臨床試驗找到患者。該創(chuàng)業(yè)公司還與美國情報界簽訂了合同，這可能是世界上最復雜的數(shù)據(jù)環(huán)境。自2016年以來，Deep6AI專注于醫(yī)療保健，與Healthbox升級版加速器計劃Cedars-Sinai和Stanford的StartXAccelerator。

他們的種子輪融資資金來自TheCedars-SinaiAccelerator和Techstars。

#10Directly-一個創(chuàng)新的初創(chuàng)公司，使用人工智能和機器學習來整合客戶服務、眾包專業(yè)知識，Directly智能化觀點(關于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。連知名三維建模軟件公司AutoDesk也成為了他們的一大用戶。它直接從CostanoaVentures、MicrosoftVentures和TrueVentures五輪融資中共籌集了3580萬美元的資金。最新資金來自于NorthgateCapital于2018年4月10日舉行的B輪融資。

#11DrawBridge-使用AI和機器學習創(chuàng)建跨設備，基于人的身份管理解決方案來保護數(shù)字業(yè)務的周邊，DrawBridge以結合數(shù)據(jù)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。最新資金來自于2018年8月20日由SequoiaCapital、NorthgateCapital和KleinerPerkins。

#12eightfold.ai-在人才管理中消除圍繞人工智能的炒作，剩下的是公司對于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。使用先進的人工智能和機器學習技術，由前谷歌和FacebookAI科學家創(chuàng)立的這家企業(yè)，正在展示應對這些挑戰(zhàn)的潛力。

創(chuàng)始人AshutoshGarg和VarunKacholia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，它是第一個基于人工智能的人才智能平臺，結合了公開數(shù)據(jù)、內部數(shù)據(jù)存儲庫、人力資本資源管理(HRM)系統(tǒng)、ATS工具和電子表格的分析，然后根據(jù)組織特定成功標準創(chuàng)建了本體。每個本體(或人才管理興趣范圍)，都可以使用應用程序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。最新資金來自于Lights8edVenturePartners和FoundationCapital于2018年4月17日舉行的B輪融資。

#13First.-First是一家軟件公司，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(lián)系起來。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。最新資金來自于2018年5月22日由NineFourVentures、MATHVenturePartners等公司領投的A輪融資。

#14Freenome-Freenome是一家基于AI的基因組學公司，致力于為人們提供檢測、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于基因組科學的最新突破，F(xiàn)reenome正在開發(fā)無創(chuàng)血液檢測，以檢測早期癌癥，并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。

#15H2O.ai-H2O.ai提供了一個開源機器學習平臺，簡化了數(shù)據(jù)驅動的智能應用程序的開發(fā)。數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員正在使用H2O.ai平臺來創(chuàng)建、測試和擴展作為應用程序基礎的算法。H2O.ai應用程序現(xiàn)在被用于預測欺詐、客戶流失并解決客戶遇到的許多其他復雜問題。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。最新資金來自于2017年11月30日由Nvidia和WellsFargo領導的C輪融資。

#16Innovaccer-Innovaccer為醫(yī)療保健組織開發(fā)基于AI和機器學習的系統(tǒng)，使他們能夠跨多個分布式源集成復雜數(shù)據(jù)，并為醫(yī)療保健專業(yè)人員提供有價值的見解。Innovaccer的Datashop應用程序包括專有的建模算法，可以對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化，并跨多個不同的數(shù)據(jù)源鏈接數(shù)據(jù)。Innovaccer還為護理管理、轉診管理和患者參與提供解決方案，并在三輪融資中共籌集了4310萬美元的資金。最新資金來自于WestBridgeCapital于2018年5月10日舉行的B輪比賽。

#17IronScales-一個創(chuàng)新的創(chuàng)業(yè)公司，主要業(yè)務是利用機器學習開發(fā)基于員工的入侵防御系統(tǒng)，具有針對網(wǎng)絡釣魚的反饋響應機制。IronScales允許企業(yè)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泄露敏感信息(如用戶名和密碼)的，以便他們可以安裝間諜軟件、遠程訪問特洛伊木馬攻擊或勒索軟件。該創(chuàng)業(yè)公司在兩輪融資中共籌集了800萬美元的資金。最新資金來自于K1投資管理公司于2017年12月5日進行的A輪融資。

#18LeadGenius-LeadGenius是不斷發(fā)展的人工智能和基于機器學習的營銷自動化領域的領導者。該公司創(chuàng)建并銷售端到端銷售解決方案，除了幫助推出和擅長基于帳戶的營銷(ABM)戰(zhàn)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(fā)展壯大。LeadGenius由AnandKulkarni、PrayagNarula和DaveRolnitzky于2011年推出，在五輪融資中籌集了總計1900萬美元的資金。最新資金來自于SierraVentures于2018年5月14日舉行的B輪融資。

#19Lemonade-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(tǒng)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(yè)(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。最新資金來自于2017年12月19日來自軟銀(SoftBank)的C輪融資。

#20LogiNext-LogiNext使用人工智能和機器學習為工地勞動力和物流優(yōu)化帶來更大的創(chuàng)新。該創(chuàng)業(yè)公司為250多家企業(yè)客戶提供工地勞動力優(yōu)化、實時跟蹤、路線優(yōu)化、資源分配自動化和按需管理。他們還開發(fā)了用于最后一英里管理、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序。LogiNext在兩輪融資中共籌集了1060萬美元的資金。

#21ObsidianSecurity-由Cylance和CarbonBlack的前創(chuàng)始團隊成員領導，ObsidianSecurity是一家生活在網(wǎng)絡安全、人工智能和混合云環(huán)境交叉領域的南加州技術公司。他們的愿景是徹底改變組織、機構利用數(shù)據(jù)科學和安全技術來打擊混合云環(huán)境中的網(wǎng)絡威脅的方式。ObsidianSecurity由GreylockPartners提供支持，總部位于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。

#22Quantexa-Quantexa采用獨特的方法使用人工智能和機器學習來破譯和解決各種復雜問題，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(yè)賬戶流失。該創(chuàng)業(yè)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DawnCapital于2018年8月2日領投的B輪融資。

#23Segmentify-Segmentify的愿景是為每位訪客創(chuàng)建更加個性化的在線購物體驗，并提高在線零售商的轉化率。該初創(chuàng)通過利用先進的機器學習技術，創(chuàng)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ACTVenturePartners于2017年11月13日舉行的種子輪融資。

#24Showpad-使用人工智能、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(jù)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。該套應用程序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，并在整個團隊中復制經驗?？蛻魧howpad在可用性、直觀性和分析洞察力方面的評價很高，這些洞察力是基于標準銷售支持的內容管理系統(tǒng)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InsightVenturePartners支持的C輪融資。

#25Tamr-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(yè)級解決方案，旨在解決使用機器學習大規(guī)模連接和豐富各種數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。今天，TAMR可以使用包括機器學習算法在內的高級分析將數(shù)據(jù)統(tǒng)一項目所需的時間縮短90%。Amgen、GlaxoSmithKline、GE、HP、Roche、Toyota等是現(xiàn)有客戶。Tamr已經在四輪融資中籌集了總計5920萬美元的資金。最新資金來自于2018年7月11日SBI投資公司支持的B輪融資。