投資機構(gòu)評判ai初創(chuàng)企業(yè)的17個要素-免費閱讀
【正文】 未來十年，早期機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)軟件公司中，有些會成為未來行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。因此一個專有算法可以提供：更好的準(zhǔn)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(xùn)練出結(jié)果。垂直領(lǐng)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(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)最好避開這些領(lǐng)域，通用領(lǐng)域則包括計算機視覺、語音和文字處理等。部署可擴展性部署困難會限制機器學(xué)習(xí)公司擴張的步伐。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。 20%的英國機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)都在服務(wù)市場營銷和廣告領(lǐng)域；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(zhǔn)確性是否得到改善。達到一定性能的路徑從實踐的角度來看，機器學(xué)習(xí)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。 艱巨的問題：在人類的能力范圍內(nèi)、可以通過編程來解決，但需要花費難以想象的時間和精力；167。 減少多余的花費、超額的資源或核心資源的需求——提高預(yù)測效率、流程效率或過程自動化；167。）今天星河研究院將為我們帶來「創(chuàng)業(yè)課堂」第一講。以下，將以這三個決定性問題為主線，進行逐一介紹。 減少經(jīng)濟損漏——如增強合規(guī)性。 復(fù)雜的問題：在人類的能力范圍內(nèi)，但無法通過很有效的編程來解決的。更重要的是，我們要依據(jù)現(xiàn)有的條件來判斷是否有一條達到這樣性能的路徑。如果一個企業(yè)有潛力創(chuàng)造價值，那么如何實現(xiàn)這個價值？根據(jù)我們的經(jīng)驗，價值實現(xiàn)需要判斷五個因素。 金融行業(yè)是使用機器學(xué)習(xí)最活躍的領(lǐng)域。因此，如果維持高人力控制，那么價值實現(xiàn)和服務(wù)的可擴展性都會受到影響。例如：數(shù)據(jù)集成要求高，但這些數(shù)據(jù)集多在一個個孤島里，可能會花費很長時間；對資源的需求大，限制了獲客速度和利潤。所選領(lǐng)
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1