机器学习是与人工智能一同急剧发展的领域。人工智能是自动化的统称，机器学习是人工智能的一个子集：基于数据，软件或应用程序更深入地了解它执行的任务，不需要重新编程。这两种新兴技术催生了新的商业活动，从营销、患者拣选、图像分析到金融监管，机器学习应用的成功案例越多越丰富和深入。
（图源：Forbes）
机器学习领域蓬勃发展
Crunchbase列出了5,000多家初创公司，它们主要依靠机器学习（ML）来完成其主要和辅助应用程序、产品和服务。81％的机器学习初创平均拥有2轮（或少于2轮）融资活动。
据毕马威的风险投资报告，风险资本（VC）在人工智能方面的投资在2017年几乎翻了一番，累计约达120亿美元。
据2018年第二季度最新的MoneyTree报告，该季度人工智能（AI）总投资额连续第二个季度刷新纪录，总投资额超过23亿美元，其中包括超过1亿美元的八轮超额投资。
国际数据公司（IDC）预测，AI和机器学习的支出将从2017年的12亿美元增长到2021年的576亿美元，达到48％的复合年增长率（CAGR）。
德勤全球（Deloitte Global）预测，2018年机器学习的试点与实施数量将比2017年增加一倍，至2020年将再次翻番。全球各数据中心今年将使用多达80万件机器学习芯片。
在福布斯进行的调查中，有61%的机构表示他们最经常选择机器学习/人工智能作为公司2018年最重要的数据科学计划。在积极使用机器学习和人工智能的过程中，有58%机构表示在其生产中运用了相关模型。
国家经济研究局上个月在斯坦福经济政策研究所发表了一项题为《高科技专利事实》（Some Facts On High Tech Patenting）的研究报告。该研究发现，机器学习专利申请自2010年以来呈指数增长，微软在2000年至2015年期间拥有最多的专利。基于PatentSight和ip-search的专利分析，IAM上个月发布了一项分析，显示微软是机器学习专利的全球领导者，拥有2075个相关专利。该研究依靠PatentSight的专利资产指数对机器学习专利创造者和所有者进行排名，揭示了微软和Alphabet如今的主导地位。
另外，该研究在分析过程中也涵盖了那些机器学习初创，如Alphabet、IBM、英特尔、通用电气、谷歌、微软、飞利浦、高通、三星、西门子、索尼等。
之所以将以下25个机器学习初创公司列入最值得关注的清单，主要基于对其吸引新客户的能力、当前和预计的收入增长、专利的当前价值和潜力以及在所选市场中的地位的分析。
最值得关注的25家机器学习初创&应用案例：
#1 Anodot - 通过使用约束性建模，在企业依赖于每日运营的各种数据集中不断寻找模式，从而充分利用机器学习的先天优势。类似于许多利用该技术不断学习的机器学习初创，Anodot的AI平台希望消除数据中的盲点并量化不同数据集中的根本原因。
Anodot拥有约100家客户，包括微软、Lyft、Waze、Pandora、AppNexus、Wix，并在在四轮融资中共筹集了2750万美元。最新一轮融资来自Redline Capital，2017年12月19日其完成了B轮融资。
#2 Cinnamon - 依靠机器学习和人工智能技术自动地从非结构化文档中提取数据，Cinnamon的联合创始人在推荐引擎设计和优化方面拥有丰富的经验。他们开发了几种有趣的产品，包括Lapis Engine——它结合了用户和产品信息的矢量化数据，提供准确的推荐和匹配。该公司总部设在东京和越南，现在正在扩展到美国。Cinnamon已经在五轮融资中筹集了1000万美元的资金。最新资金来自SBI2018年6月1日领投的B轮融资。
#3 Citrine Informatics - Citrine Informatics平台采集和分析材料、化学品和设备的大规模技术数据集，以简化任何生产实体产品的组织的研发、制造和供应链运营。典型的系统用户是大型制造和材料公司的科学家和工程师，以及大学和政府实验室的研究人员。
Citrine最近获得了AI Breakthrough的最佳基于AI的制造业解决方案奖。AI Breakthrough是一家独立组织，致力于认可当今全球人工智能（AI）市场中的顶级公司、技术和产品。
Citrine Informatics在三轮融资中筹集了总计1,560万美元的资金。最新资金来自于2018年4月19日来自腾讯和B＆C Holdings的可转换债券。
#4 CrowdAI - 这家初创正使用机器学习、计算机视觉和人类智能来最大化空中、无人机和卫星图像的价值。该创业公司的团队来自IBM Watson、OpenAI、谷歌、牛津大学和加州大学伯克利分校，并得到Y Combinator的支持。到目前为止，CrowdAI已经在两轮融资中筹集了总计210万美元的资金。最新资金来自2017年1月5日的种子轮融资。
#5 DataCamp - DataCamp是一个用于数据科学的交互式学习平台，提供100多种课程，包括高质量视频、浏览器内编码和游戏化。其课程通常由分析、大数据、机器学习和AI专家撰写和呈现。DataCamp成功地让公司订阅他们的培训计划，以便让新员工加快速度。其客户包括eBay，BCI，Harvard和GfK。DataCamp已经在六轮融资中筹集了总计610万美元的资金。最新资金来自2017年7月14日的Venture系列赛。
#6 Dataiku - 设计并推出了他们的Data Science Studio平台，目标是聚合将原始数据转换为易于维护的数据驱动应用程序所需的流程步骤。Data Science Studio的工作空间设计直观，互动性强，能够缩短创建数据驱动所需的“下载-准备-测试-部署”周期。Dataiku在四轮融资中共筹集了4570万美元的资金。最新资金来自于Battery Ventures于2017年9月6日领投的B轮融资。
#7 DataRobot - DataRobot是一个企业机器学习平台，旨在实现组织中许多技能水平的广泛采用和可用性。该平台为开发和部署机器学习和AI项目提供了广泛的算法和工具，包括数百种开源机器学习算法库。DataRobot已经在六轮中筹集了1.245亿美元的资金。最新资金来自2017年7月27日的C轮融资——来自New Enterprise Associates，一家投资于技术和医疗保健的全球风险投资公司。 以下是DataRobot机器学习自动化平台的界面，可以充分说明它的直观性。截至2018年8月，用户已经使用DataRobot建造了超过7.6亿个模型。
#8 DataVisor - DataVisor依靠机器学习来发现金融数据中的异常情况，以阻止金融服务行业中潜在的违规行为，如银行欺诈和其他类型的犯罪活动。
DataVisor平台旨在通过无人监督的机器学习来识别攻击活动，在造成损害前提前发出预测警告，从而深入了解欺诈行为。 DataVisor在三轮融资中筹集了总计5450万美元的资金。最新资金来自红杉资本中国2018年2月9日的C轮融资。
#9 deep6.ai - Deep 6 AI可以比现有的任何现有的手动过程更有效、更准确地为临床试验找到患者。该创业公司还与美国情报界签订了合同，这可能是世界上最复杂的数据环境。自2016年以来，Deep 6 AI专注于医疗保健，与Healthbox升级版加速器计划Cedars-Sinai和Stanford的StartX Accelerator。
他们的种子轮融资资金来自The Cedars-Sinai Accelerator和Techstars。
#10 Directly - 一个创新的初创公司，使用人工智能和机器学习来整合客户服务、众包专业知识，Directly智能化观点（关于如何从不断变化的经济转型获得收益）。他们的平台提供专家解答。连知名三维建模软件公司AutoDesk也成为了他们的一大用户。它直接从Costanoa Ventures、Microsoft Ventures和True Ventures五轮融资中共筹集了3580万美元的资金。最新资金来自于Northgate Capital于2018年4月10日举行的B轮融资。
#11 DrawBridge - 使用AI和机器学习创建跨设备，基于人的身份管理解决方案来保护数字业务的周边，DrawBridge以结合数据分析和集成而闻名。 Drawbridge在六轮融资中共筹集了6870万美元的资金。最新资金来自于2018年8月20日由Sequoia Capital、Northgate Capital和Kleiner Perkins。
#12 eightfold.ai - 在人才管理中消除围绕人工智能的炒作，剩下的是公司对于人才管理的每个阶段的更多背景情报和知识的紧迫、未满足的需求。使用先进的人工智能和机器学习技术，由前谷歌和Facebook AI科学家创立的这家企业，正在展示应对这些挑战的潜力。
创始人Ashutosh Garg和Varun Kacholia拥有超过6000多项研究、80多项搜索和个性化专利。值得注意的是，它是第一个基于人工智能的人才智能平台，结合了公开数据、内部数据存储库、人力资本资源管理（HRM）系统、ATS工具和电子表格的分析，然后根据组织特定成功标准创建了本体。每个本体（或人才管理兴趣范围），都可以使用应用程序的直观用户界面进行进一步查询。Eightfold在两轮融资中共筹集了2375万美元的资金。最新资金来自于Lights8ed Venture Partners和Foundation Capital于2018年4月17日举行的B轮融资。
#13 First.- First是一家软件公司，它使用人工和预测智能来确定人们何时以及为何预测销售和营销。它为房地产带来了预测性的营销参照，从根本上改变了服务提供商寻找下一个客户的方式。他们不断学习和挖掘人们购买或出售房屋的时间和原因，以便他们能够在最佳时间将房地产经纪人与新客户联系起来。因此，该公司可以预测谁将会出售房屋，通过跟踪全国2.14亿人的700多个信号进行。首先在三轮融资中筹集了总计735万美元的资金。最新资金来自于2018年5月22日由Nine Four Ventures、MATH Venture Partners等公司领投的A轮融资。
#14 Freenome - Freenome是一家基于AI的基因组学公司，致力于为人们提供检测、治疗和最终预防疾病所需的工具。
通过将先进的机器学习技术应用于基因组科学的最新突破，Freenome正在开发无创血液检测，以检测早期癌症，并改善各地患者的精确肿瘤治疗。Freenome在三轮融资中总共筹集了7750万美元的资金。最新资金来自2017年8月28日的第32轮A轮融资。
#15 H2O.ai - H2O.ai提供了一个开源机器学习平台，简化了数据驱动的智能应用程序的开发。数据科学家和开发人员正在使用H2O.ai平台来创建、测试和扩展作为应用程序基础的算法。H2O.ai应用程序现在被用于预测欺诈、客户流失并解决客户遇到的许多其他复杂问题。主要客户包括Cisco、PayPal和Progressive。H2O.ai在五轮融资中共筹集了73,600,000美元的资金。最新资金来自于2017年11月30日由Nvidia和Wells Fargo领导的C轮融资。
#16 Innovaccer - Innovaccer为医疗保健组织开发基于AI和机器学习的系统，使他们能够跨多个分布式源集成复杂数据，并为医疗保健专业人员提供有价值的见解。Innovaccer的Datashop应用程序包括专有的建模算法，可以对数据进行规范化，并跨多个不同的数据源链接数据。Innovaccer还为护理管理、转诊管理和患者参与提供解决方案，并在三轮融资中共筹集了4310万美元的资金。最新资金来自于WestBridge Capital于2018年5月10日举行的B轮比赛。
#17 IronScales - 一个创新的创业公司，主要业务是利用机器学习开发基于员工的入侵防御系统，具有针对网络钓鱼的反馈响应机制。IronScales允许企业保护自己免受犯罪分子的影响，这些犯罪分子常常试图欺骗员工从而泄露敏感信息（如用户名和密码）的，以便他们可以安装间谍软件、远程访问特洛伊木马攻击或勒索软件。该创业公司在两轮融资中共筹集了800万美元的资金。最新资金来自于K1投资管理公司于2017年12月5日进行的A轮融资。
#18 LeadGenius - LeadGenius是不断发展的人工智能和基于机器学习的营销自动化领域的领导者。该公司创建并销售端到端销售解决方案，除了帮助推出和擅长基于帐户的营销（ABM）战略之外，还为公司提供了生成、认证、交付和转换潜在客户的方法。
它可以帮助销售团队在销售流程的各个层面上发展壮大。LeadGenius由Anand Kulkarni、Prayag Narula和Dave Rolnitzky于2011年推出，在五轮融资中筹集了总计1900万美元的资金。最新资金来自于Sierra Ventures于2018年5月14日举行的B轮融资。
#19 Lemonade - Lemonade是一家持牌保险公司，为人类智能和行为经济学提供房主和租客保险。通过机器人和机器学习取代经纪人和官僚机构，Lemonade大大减少了传统保险流程中固有的文书工作和延误。作为一家获认证的B-Corp企业（承销利润转入非营利组织），Lemonade将保险重塑为社会福利。 Lemonade在五轮融资中筹集了1.8亿美元的资金。最新资金来自于2017年12月19日来自软银（SoftBank）的C轮融资。
#20 LogiNext - LogiNext使用人工智能和机器学习为工地劳动力和物流优化带来更大的创新。该创业公司为250多家企业客户提供工地劳动力优化、实时跟踪、路线优化、资源分配自动化和按需管理。他们还开发了用于最后一英里管理、工地劳动力管理、长途跟踪和管理、按需和逆向物流管理的应用程序。LogiNext在两轮融资中共筹集了1060万美元的资金。
#21 Obsidian Security - 由Cylance和Carbon Black的前创始团队成员领导，Obsidian Security是一家生活在网络安全、人工智能和混合云环境交叉领域的南加州技术公司。他们的愿景是彻底改变组织、机构利用数据科学和安全技术来打击混合云环境中的网络威胁的方式。Obsidian Security由Greylock Partners提供支持，总部位于加利福尼亚州的纽波特海滩。该公司在其唯一一轮融资中筹集了总计950万美元的资金。最新资金来自2017年6月8日的A轮融资。
#22 Quantexa - Quantexa采用独特的方法使用人工智能和机器学习来破译和解决各种复杂问题，包括打击金融犯罪、降低信用风险和消除洗钱操作。壳牌石油依靠其解决方案来减少企业账户流失。该创业公司的收入为500万英镑（64.2万美元），同比增长400％。该公司已经在两轮融资中筹集了总计2330万美元的资金。最新的资金来自Dawn Capital于2018年8月2日领投的B轮融资。
#23 Segmentify -Segmentify的愿景是为每位访客创建更加个性化的在线购物体验，并提高在线零售商的转化率。该初创通过利用先进的机器学习技术，创造与每位访客相关的独特在线购物体验。egmentify在三轮融资中共筹集了1,015,000欧元（合110万美元）的资金。最新资金来自ACT Venture Partners于2017年11月13日举行的种子轮融资。
#24 Showpad - 使用人工智能、高级分析和机器学习来推荐能与潜在客户产生共鸣的内容，主要依据他们在购买周期中的阶段。Showpad为销售支持带来了更多的洞察力和智慧。该套应用程序还可以为销售经理提供有关最高绩效销售代表行为的见解，并在整个团队中复制经验。客户对Showpad在可用性、直观性和分析洞察力方面的评价很高，这些洞察力是基于标准销售支持的内容管理系统所不具备的。Showpad在五轮融资中筹集了总计8950万美元的资金。最新资金来自2018年1月24日Insight Venture Partners支持的C轮融资。
#25 Tamr - 随着麻省理工学院计算机科学与信息实验室（CSAIL）初步研究的成功，Tamr团队开始构建商业级解决方案，旨在解决使用机器学习大规模连接和丰富各种数据的挑战。今天，TAMR可以使用包括机器学习算法在内的高级分析将数据统一项目所需的时间缩短90％。Amgen、GlaxoSmithKline、GE、HP、Roche、Toyota等是现有客户。 Tamr已经在四轮融资中筹集了总计5920万美元的资金。最新资金来自于2018年7月11日SBI投资公司支持的B轮融资。
