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【51CTO.com快譯】機器學習是眾多公司頗感興趣的一個新興領域。本文介紹了幾大領先的機器學習公司，包括老牌技術廠商和后起之秀。

機器學習是與人工智能一同急劇發展的領域。IDC預測，人工智能和機器學習的支出會從2016年的80億美元增加到2020年的470億美元。

雖然這兩個術語換著使用，而且常常一起出現，但有所不同。人工智能是自動化的統稱，機器學習是人工智能的一個子集：基于數據，軟件或應用程序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，不乏機器學習初創公司或人工智能公司。

IDC還預測，到2019年底，40%的數字化轉型項目將得到人工智能和機器學習的支持，因此不難理解為什么這些流行語頻頻見諸媒體。誰都想緊跟潮流。

長期以來，引領重大轉變的是顛覆性初創公司，老牌公司通常落后，因為它不愿意喪失霸主地位，或者反應遲鈍。倡導軟件即服務這個概念的是Salesforce，而不是IBM或Oracle，不過這兩家公司確實迅速緊跟形勢。

不過就機器學習而言，新舊廠商都爭先恐后、不甘落后。老牌球員已學會變得更靈活，并不堅守舊方式。這就是為什么許多最具創新性的機器學習公司其實是老牌公司。

下面介紹了16家頂尖的機器學習公司，因其產品的重要性而上榜。如果你有什么需要補充，歡迎留言交流。

1.亞馬遜

機器學習用于亞馬遜的全部消費者服務，從在線商店到Kindle和Echo設備，不一而足。機器學習用于確定用戶喜好（比如產品購買），還用于Alexa引擎、Alexa智能家居設備、亞馬遜JHIM、亞馬遜Rekognition、亞馬遜音樂及其他功能。此外，該公司基于從消費級產品方面獲得的體驗，通過AWS提供機器學習服務。

相關鏈接：https://aws.amazon.com/aml/details/

2.蘋果

蘋果借助機器學習大大改善了Siri，因此它不僅僅可以呼叫聯系人列表的某個人。現在它還可以識別誰最近向你發送了電子郵件，但不在你的聯系人列表中；還有面部識別功能，識別30000多個中文字符，或者告訴你車子泊在哪里。

在過去兩年，蘋果收購了多家機器學習和人工智能初創公司，比如Littice.io、Regaind、Pop Up Archive、Init.ai和SensoMotoric等。

相關鏈接：https://developer.apple.com/machine-learning/

3.Ayasdi

Ayasdi最初是DARPA資助的一家初創公司，誕生于斯坦福大學數學系。其核心技術“拓撲數據分析”可以找到復雜數據中的細微模式，尤其是能夠找到所謂“暗數據”中的洞察力，這種數據常常被認為無用，但實際上大有價值。

相關鏈接：https://www.ayasdi.com/platform/

4.Digital Reasoning

Digital Reasoning擅長認知計算，運用機器學習來識別溝通數據中有意思的人類行為。它利用人工智能積累上下文，填補任何來源的認知空白，明確什么有價值、什么沒價值，并通過揭露隱藏的關系、風險和機會來得出結論。

相關鏈接：http://www.digitalreasoning.com/

5.Darktrace

Darktrace使用人工智能和機器學習來提供名為“企業免疫系統”的網絡安全系統，該系統模擬人體免疫系統：了解什么是所有設備和用戶的“正常行為”，環境變化后更新洞察的信息，然后尋找表明存在安全問題的異常情況。因此，它不需要傳統防病毒軟件所使用的病毒特征數據庫；一旦發現新威脅，就會更新。

相關鏈接：https://www.darktrace.com/

6.Dataiku

Dataiku提供的分析軟件讓公司能夠更有效地構建和交付自己的數據產品。Dataiku的Data Science Studio是面向數據團隊的企業級平臺，讓公司能夠更高效地使用自己的數據來構建和交付應用程序和項目。它旨在幫助數據科學家成為更龐大的公司團隊的一員，搞好從安全到營銷活動的各項工作。

相關鏈接：https://www.dataiku.com/

7.Facebook

Facebook的20億用戶每天都在使用機器學習，但他們沒意識到這一點。它用于Facebook、Messenger和Instagram的朋友標記建議、個性化新聞源、共同朋友分析和社群推薦。該公司在全球有四個人工智能研究園區，表明它專注于用人工智能來運行網站。

相關鏈接：https://research.fb.com/category/machine-learning/

8.Feedzai

Feedzai由數據科學家和航空航天工程師創辦，旨在提供端到端的欺詐預防，并為消費者提供更好更安全的體驗，完全借助人工智能和機器學習。它支持在線、移動和實體商店；機器學習獲得每次銷售的知識、不斷積累，而不是靠規則和模式來工作。新的客戶渠道上線后，它自動開始監控該渠道。它讓分析員可以根據行為分析，實時預測和防止電子支付損失。

相關鏈接：https://feedzai.com/

9.谷歌

谷歌在過去五年先后收購了13家公司，以加強視覺處理、圖像處理、谷歌語言、搜索引擎排名、語音識別和搜索預測等功能。此外，它還為其谷歌云服務客戶提供Cloud AI服務，讓客戶可以將機器學習添加到其應用程序中，用于圖像搜索及識別、翻譯和語音控制。

相關鏈接：https://ai.google/education/#?modal_active=none

10.IBM Watson

Watson問世已有幾年，但機器學習方面去年剛推出。它讓數據科學家可以轉換數據，并運用機器學習算法來訓練預測模型，構建利用機器學習模型所作的預測的智能應用程序。開發人員還可以運用算法從數據集中學習，生成可基于數據集進行預測的模型。它還為客戶提供數據模型構建功能，客戶可以從IBM提供的算法中進行選擇，或者讓IBM決定哪種算法最適合自己。

相關鏈接：https://www.ibm.com/cloud/machine-learning

11.Luminoso

Luminoso是主攻自然語言理解軟件的頂級人工智能公司之一。它梳理非結構化的文本數據（來自呼叫中心、聊天機器人的記錄和社交媒體帖子），幫助公司從對話和反饋中獲得洞察力，并優化客戶互動、洞察客戶趨勢并發現客戶關心的問題。

相關鏈接：https://luminoso.com/

12.N-iX

N-iX是一家定制開發公司，擅長機器學習和認知計算領域。內部有800多名工程師為醫療、金融科技、航空、信息內容管理、娛樂及其他行業的客戶開發定制應用程序。它借助Python和R開發機器學習算法，并使用多個額外的庫，比如Caffe、DeepLearning4J、TensorFlow、Theano和Torch等。

相關鏈接：https://www.n-ix.com/machine-learning-ai/

13.QBurst

堪稱機器學習公司和人工智能公司中的先驅。它運用機器學習，以貴公司要求的速度來做出數據驅動的決策。使用眾多機器學習技術解決人腦難以輕松分析的多維問題。機器學習算法可以識別數據的潛在結構，揭示新的洞察力，并利用數據做出準確的預測，結合上下文來處理龐大數據集中的信息。利用機器學習，你可以優化以信息為中心的業務流程、根據客戶需求定制解決方案、提高生產力、預測需求以及實現其他用途。

相關鏈接：https://www.qburst.com/machine-learning-services/

14.高通

高通不像蘋果、三星和英特爾這些競爭對手大肆收購，但它在2017年收購了荷蘭機器學習初創公司Scyfer（金額未透露），向機器學習邁出了一大步。高通致力于在設備層面部署人工智能技術。大多數新款驍龍芯片都有旨在用于手機上的人工智能功能，并不將計算發送到云端來處理。高通表示，它專注于設備端解決方案，以此提高可靠性、減少延遲和帶寬使用，并改善隱私保護。Scyfer開發了人工智能工具用于諸多功能，比如收入預測、面向醫療業的聲音識別以及面向制造業的質量檢查。

相關鏈接：https://www.qualcomm.com/artificial-intelligence

15.Skytree

如果你打算自稱是“機器學習公司”，最好有點干貨。Skytree提供企業級機器學習平臺，可幫助客戶發現深層分析洞察力、預測未來趨勢、提出建議，并揭示未開發的市場和客戶。 Skytree機器學習平臺旨在持續搜索最精確的模型，從而不斷提升模型的性能。

相關鏈接：http://www.skytree.net/products/

16.優步

對于外界來說，優步是一家拼車公司。其背后是Michelangelo，這個機器學習即服務平臺讓內部團隊能夠在優步的大規模環境下無縫構建、部署和運行機器學習解決方案。它涵蓋了端到端的機器學習工作流程，比如管理數據，訓練、評估和部署模型，進行預測，監管預測（比如叫的車多久后到達）。優步計劃最終向公眾提供這種機器學習即服務。

相關鏈接：https://eng.uber.com/michelangelo/

原文標題：Top 15 Machine Learning Companies，作者：Andy Patrizio

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