投資機構評判ai初創(chuàng)企業(yè)的17個要素-預覽頁
【正文】 領域，人類無法組織數(shù)據(jù)來進行判斷或預測，但利用神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習方法，就可以解決此類問題。達到一定性能的路徑從實踐的角度來看，機器學習并不需要做到100%，只需要提供接近人類或比人類稍好的性能水平即可。 選擇：數(shù)據(jù)的可獲得性、數(shù)據(jù)的現(xiàn)有差距和可復制性、數(shù)據(jù)標簽質量和數(shù)據(jù)偏差性；167。例如反欺詐公司，它們的客戶歷史數(shù)據(jù)可以有效的來測試算法的準確性是否得到改善。因此，具有商業(yè)心態(tài)的創(chuàng)始人會有很強的建立銷售團隊的能力、快速進入市場的迫切需求以及建立一個大企業(yè)的野心。 20%的英國機器學習初創(chuàng)企業(yè)都在服務市場營銷和廣告領域；167。 我們將準備程度添加到漏斗中作為一個階段。另外，即使在信任度很高的情況下，人們也希望參與解決方案。據(jù)報道，歐盟將在2018年將對“通用數(shù)據(jù)保護條例”立法，用戶可以要求對一個算法作出解釋。部署可擴展性部署困難會限制機器學習公司擴張的步伐。機器學習初創(chuàng)企業(yè)如何有效的保證自己創(chuàng)造的價值不被競爭對手搶走？這里有六個要素。垂直領域基本集中在醫(yī)療健康（谷歌、微軟和IBM）和交通（谷歌），因此早期的機器學習初創(chuàng)企業(yè)最好避開這些領域，通用領域則包括計算機視覺、語音和文字處理等。有些依靠自有數(shù)據(jù)的企業(yè)，在發(fā)展初期可能會將獲取數(shù)據(jù)作為第一位，免費提供軟件，因此收入將會減少，這也是投資人需要注意的。因此一個專有算法可以提供：更好的準確性、更廣泛的功能、更快的性能、更大的解釋力，以及可以從較小的數(shù)據(jù)集中訓練出結果。強大的資本能力在這個技術要求苛刻的領域，開發(fā)最小可行產(chǎn)品（MVP）所需的時間很長，銷售周期長，機器學習人才成本更高，廣泛部署需要資源，這些對資本有很大的需求。未來十年，早期機器學習軟件公司都會具有改變企業(yè)生態(tài)和積累價值的巨大潛力，在英國300個早期機器學習軟件公司中，有些會成為未來行業(yè)的領導者。
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