创业机器人,机器学习领域的创业机会有哪些？
机器学习涉及一系列软件程序，该程序使用算法来处理数据创业机器人。为此目的，有不同种类的算法，但是它们都朝着相同的目标努力，分析提供给程序的数据集，以便从数据中学习并为将来的行为做出预测。近年来，机器学习一直是特点话题，因为它给人们描述了一个可以把想想转化为现实的美好愿景，越来越多的资本、公司和资源投入到了相关概念领域，人们希望它成为下一个带动互联网甚至人类发展的“引擎”，截至2019年的机器学习的未来正处于严重的十字路口，已经做出了一些伟大的承诺，并建立了很高的期望，现在是时候兑现了。是热度虽高，回报却不多，渐渐的也出现了一些质疑的声音，似乎炒作大于实用，难道又是一个“虚假繁荣”？
我认为机器学习的未来依然是光明的，创业的机会还是存在的，资本也更加理性，“真材实料”是能获得成功的基础。麦肯锡最新报告中对于机器学习的业务构想提出了120种可能，未来创业的机会可能就在其中。
人工智能/机器学习发展的情况自人工智能/机器学习进入新时代以来，已有8年多的历史了，并且已经有许多初创公司获得了资助，此外，许多大型技术公司和投资人投入了了数千亿美元在这个行业内，但是似乎没有得到理想的回报。到2020年初，有种声音在互联网行业流传，机器学习也遇到了传说中的冬季，资本也不在像之前一样“无脑”般的向这个行业砸钱。
商业预期显然还不明朗，可能从未见过自动驾驶汽车达到几年前承诺的自动驾驶程度，聊天机器人和智能助手的炒作已经过去。这种局限性的现实，已经取代了之前AlphaGo和其他击败人类的人工智能所做的努力的兴奋。所有这一切并不意味着最近的机器学习大浪潮已经化为乌有。这些进步将一直存在，包括对人工智能，机器学习自动化的持续磨砺，消除了繁琐的任务和职位，机器人技术的不断进步，极大地提高了汽车的部分自主性，更好的界面和包括搜索等在内的查询结果。Gartner2019年技术成熟度曲线中关于人工智能、机器学习和深度学习相关的热度还没有消退。
有必要说一下人工智能、机器学习和深度学习的关系：
人工智能是使用计算技术扩展人类智能的科学技术，它包含众多领域。机器学习是实现人工智能的方法之一，而深度学习又是一种具体实现机器学习的技术。三者是紧密相连的整体，所以有时候对一个的论断很可能和对其它两个是一样的。
对于初创公司而言，炒作和嗡嗡声将减少，这意味着仅靠诸如AI之类的神奇流行语很难在获得资金，这听起来似乎是个坏消息，但实际上并非如此，因为与机会主义的快速翻转工作相比，将更加认真地致力于创造真实的产品和改进，凭实力说话，凭实力获得关注和资金是良性发展的基础。总而言之，炒作正在消失，但机会仍然存在，金钱也是如此。
机器学习的过去，现在和未来 婴儿学会了爬行，走路和奔跑。在应用机器学习方面，我们正处于爬行阶段
在这个现代世界中，机器学习是人工智能的令人兴奋的分支。就像Facebook在我们的提要中建议故事一样，机器学习以新的方式展现了数据的力量。机器学习致力于开发可以访问数据并通过预测和检测自动执行任务的计算机程序，机器学习使计算机系统能够不断地从经验中学习和改进。随着我们向机器提供更多数据，机器学习算法使机器学习算法，从而改善了交付的结果。当要求“小爱”同学在小米智能音箱上播放最喜欢的音乐台时，她将转到播放次数最多的音乐台。通过告诉“小爱”跳过歌曲，增加音量和其他各种输入，可以使电台变得更好。所有这些都是由于机器学习和人工智能的快速发展而发生的。
什么是机器学习？机器学习是一种将信息转化为知识的工具。在过去的50年中数据激增。除非对其进行分析并找到隐藏在其中的模式，否则这些海量数据是无用的。机器学习技术用于在复杂数据中自动找到有价值的基础模式，否则将很难发现这些模式。隐藏的模式和有关问题的知识可用于预测未来事件并执行各种复杂的决策。在较高的层次上，机器学习是独立地和通过迭代适应新数据的能力。基本上，应用程序会从以前的计算和事务中学习，并使用“模式识别”来产生可靠且明智的结果。
机器学习的过去。神经网络的第一个案例是1943年，当时神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮兹撰写了一篇有关神经元及其工作方式的论文，他们决定使用电路创建此模型，因此神经网络诞生了。1950年，英国数学家艾伦·图灵开发了著名的“图灵测试”，用于确定机器是否表现出与人类相同或相似的智能行为。直到1997年，IBM计算机Deep Blue击败了世界象棋冠军，让世人再次为之惊艳了一次。
机器学习的现在。自21世纪初以来，许多企业已经意识到机器学习将增加计算潜力，这也是为什么他们在其中进行更多研究以保持竞争优势的原因。当前机器学习的许多研究都围绕“深度学习”的思想。常见的机器学习应用在后台工作，辅助我们更好的生活，比如各种“语音助手”其中包括Siri，Google Now等等，从个性化新闻源到更好的广告定位，社交媒体平台都在利用机器学习自身和用户的利益。除了上面提到的应用程序之外，机器学习还在许多领域证明了其潜力。这些领域包括金融服务、医疗保健、运输、政府等。
比如无人驾驶汽车。大部分是当前深度学习浪潮中的杀手级应用，多年来一直希望实现完全自动驾驶。大量的金钱和资源都兑现了这样的承诺，例如，Uber在他们身上押注了他们的盈利和未来之路，而Google则一直在宣称自己在技术领先和实力方面的主张。此外，几乎所有大型汽车生产商都参与其中。但是，尽管付出了所有这些努力和金钱，但全自动驾驶汽车的目标仍然像以往一样难以捉摸。直到现在，我们才看到真正的难题，即缺少通用性，不成熟以及这些系统正常工作所需的压缩映射数据不完整以及其他问题。最近发生的悲剧性事故使所有这些问题更加复杂，这使这些问题成为人们关注的焦点。甚至有声音公开宣称完全不会实现自动驾驶。
顶级豪华汽车制造商采取了不同的方法，将智能驾驶辅助功能添加为他们的高级产品。与自动驾驶汽车即将来临的多年承诺相比，这种方法看起来越来越聪明。
从趋势图中可以看出，人工智能、机器学习和深度学习也是呈向上发展的趋势。
机器学习的未来。未来机器学习将几乎成为每个软件应用程序的一部分，工程师甚至会将这些功能直接嵌入到设备中。想一想我们的流媒体服务知道推荐什么。期望这种个性化水平无处不在，并改善各地的客户体验。在机器学习之前，计算机很难理解甚至是简单的人类语言。NLP正在训练计算机以理解句子的上下文和含义。在不久的将来，计算机将变得非常擅长像人类一样说话。随着机器学习变得越来越有价值，并且技术日趋成熟，更多的企业将开始使用云来提供机器学习即服务（MLaaS）。有一天，计算机不仅会取代体力劳动，而且会取代脑力劳动。机器学习的一些预期应用包括无人驾驶汽车，作为朋友的机器人，增强型医疗保健，数字化个人助手等。
正如许多人明智地观察到的那样，机器学习的梦想并不新鲜。从最早的计算时代开始就存在。“前浪们”一直想着构建智能学习机的方法。机器学习是21世纪最具破坏性的技术之一。在未来的几年中，我们可能会看到更多高级应用程序，将其功能扩展到难以想象的水平。
值得借鉴的机器学习初创企业——他们的经验可能给未来的创业者一些启发Alation-提供机器学习数据目录，以帮助人们查找，理解和信任整个组织中的数据。他们已经定义了解决方案，以适应四个主要角色的需求，包括首席数据官、分析师、管理人员以及IT和工程部门。他们的数据目录以其可用性和直观的设计而闻名。
DataRobot–是一个企业机器学习平台，旨在为组织中许多技能级别提供广泛的采用和可用性。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基础，其中包括数百种开源机器学习算法的库。
Threefold.AI–这家初创公司将概念转化为代码和产品的活力和热情非同寻常。跟踪客户的获胜情况以及他们在每个版本中提供的功能的深度都令人印象深刻。他们能够使用AI来提供可测量的，可扩展的结果，以简化广泛的公司中的人才管理。
Inspectorio-是检查软件行业的领导者。他们基于云的平台通过提高生产力，透明度和效率来破坏质量检查。已成为世界上一些最受认可的零售商和品牌，检验机构以及供应商和工厂使用的平台。
RAVIN–使用机器学习和交通监控摄像头来收集连续的实时数据流，用于分析车辆的当前状况，从而为租车公司，车队所有者和用户汽车销售网络提供了更大的透明度。机器学习和机器学习可用于评估并立即报告车辆状况的任何异常情况。其车辆报告概念性表示如下：
机器学习的创业领域多是横向交叉学科，使用机器学习的特点，更好的解决现实问题，是创业的出发点。
写在最后十年后机器学习将成为什么样？摩尔定律和计算趋势表明，越来越多的事情将并行化。机器学习将利用这一点；据预测人工智能的奇点将在2029年发生。推进机器学习是一种获得回报并做好事的方法；数据不会休眠。每天积累越来越多的数据。机器学习将利用大数据；最后，机器学习是关于智力的。与以前的所有物种相比，它与技术、大脑、学习和定义人类有关。
我个人认为，机器学习初创企业的未来将取决于他们作为初创企业的成功程度。这就需要他们拥有：
有合适的产品市场；产品/市场契合点（PMF）足够大；就收入或使用量而言，环比或同比都有良好的增长曲线；可以通过应用更多资金来扩展增长。在初创公司中使用机器学习会增加一定的风险（必须开发这些算法），但在某种程度上也起了护城河的作用。仅仅制造产品本身会造成一些进入壁垒。机器学习启动不需要做的与上述4点不同。如果他们成功地发展了PMF，表现出良好的增长并筹集了良好的资本，那么他们将运作良好。这在过去是正确的，现在是正确的，将来也将是正确的。
以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！
