投資機(jī)構(gòu)評判ai初創(chuàng)企業(yè)的17個(gè)要素(存儲版)
【正文】 域的復(fù)雜性如果一個(gè)企業(yè)可選擇的領(lǐng)域是動態(tài)復(fù)雜的，那么“護(hù)城河”就會很寬很深。機(jī)器學(xué)習(xí)人才機(jī)器學(xué)習(xí)人才稀缺而昂貴，根據(jù)一項(xiàng)研究，在英國，2016年下半年普通數(shù)據(jù)科學(xué)家的招聘職位比上半年增長了32%，機(jī)器學(xué)習(xí)專家的薪資水平也是最高的。我們會通過這17個(gè)要素對他們進(jìn)行評估和判斷，當(dāng)然任何企業(yè)都不會在每一個(gè)要素上都強(qiáng)大，成功因素在相對重要性上有所不同。在其他領(lǐng)域，算法創(chuàng)新可以提高較小數(shù)據(jù)集的性能。這一距離主要既體現(xiàn)在垂直領(lǐng)域，也體現(xiàn)在通用領(lǐng)域。因此，我們需要仔細(xì)評估，這些機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)可能面臨的監(jiān)管阻力的程度，以及他們打算如何回應(yīng)。信任是對機(jī)器學(xué)習(xí)的信心，例如自動操作和機(jī)器學(xué)習(xí)主導(dǎo)的醫(yī)療診斷。在英國，大多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)都將重點(diǎn)放在具有可證明投入產(chǎn)出的領(lǐng)域：167。如果歷史數(shù)據(jù)來對改進(jìn)迭代算法有用，則擁有保留價(jià)值。 機(jī)器學(xué)習(xí)主要是描述數(shù)據(jù)的相關(guān)性，而不是因果關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)的適用性機(jī)器學(xué)習(xí)非常適用于艱巨、復(fù)雜和深不可測的任務(wù)：167。我們還通過以下為客戶降低成本的能力來判斷企業(yè)的價(jià)值釋放：167。（此評判標(biāo)準(zhǔn)主要是針對專注于“應(yīng)用”的機(jī)器學(xué)習(xí)公司，不適合通用的解決方案公司。這一問題MMC Ventures考慮六方面的因素。具有顛覆性機(jī)器學(xué)習(xí)主導(dǎo)的企業(yè)如何簡化現(xiàn)有用戶流程（優(yōu)化范圍），吸引新類別用戶使用服務(wù)（顛覆性）？例如AI助理。例如人類可以通過人類的規(guī)則判斷出一輛汽車的照片，但很難通過編程來有效的制定識別的規(guī)則；167。例如美國94%的交通事故是人為失誤，自動駕駛汽車不需要100%的安全，只需提供相當(dāng)或稍優(yōu)于這一安全率即可。創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的商業(yè)心態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)為主的初創(chuàng)企業(yè)中，許多創(chuàng)始人都擁有精湛的技術(shù)，但商業(yè)智慧將會在其業(yè)務(wù)的長期發(fā)展中發(fā)揮巨大的作用?？蛻魷?zhǔn)備程度客戶對一個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)的準(zhǔn)備程
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