小竞 (编辑)
机器学习已经席卷全球。几乎每个行业和公司都拥有一个机器学习系统，从亚马逊到沃尔玛，从netflix到谷歌。机器学习无处不在，而且它在短期内不会消失。这就是为什么了解全球最大的机器学习公司非常重要。
并不是每家公司都在使用相同的机器学习目的，甚至不是以相同的方式使用。某些公司在以与其他公司不同的方式使用机器学习算法来解决不同的问题。这是因为公司使用机器学习算法解决的问题与其他公司不同。
你可能听过这样的说法：“如果你只有一把锤子，那么一切看起来都像钉子。”机器学习也是如此。如果你只有一个机器学习算法，那么每个问题看起来都像是一个机器学习问题，因为那确实是唯一的解决方法。
本文将详细概述全球最受欢迎的12家机器学习公司，按照筹集的资金金额进行排名。
#12: repvue – 600万美元
repvue是一家成立于2018年的机器学习公司。他们追踪公司的实时销售补偿数据，然后使用他们的算法根据一组标准对它们进行评级。他们的总部位于北卡罗来纳州的教堂山。
repvue处理与销售补偿数据有关的数据，这与公司如何激励员工以及他们如何向客户销售有关。他们的目标是确保销售补偿数据可以在线跟踪，并且足够透明，以便机器学习算法进行评估。
#11: apty – 1290万美元
apty是一种基于机器学习的软件工具，整合到组织中，帮助发现业务中使用的软件和工作流程。apty的最终目标是缩短将新技术整合到现有流程中所需的时间。
它可以找到并分析公司使用的每一款软件，包括第三方工具和这些工具的所有组件（输入、输出等）。
然后，它利用这些数据创建一个战略计划，预测不同技术决策将如何影响员工的生产力，并改善业务流程。该公司的方法独特之处在于它适用于任何公司，其对组织的影响将远远超过仅仅创建更好的软件。
#10: superannotate – 1750万美元
superannotate使得构建训练数据成为可能。
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superannotate是一家主要专注于将人工智能应用于用于计算机视觉流程的训练和标注数据的公司。
superannotate的主要用途是进行标注，但在最近几个月中，superannotate通过为其他相关行业（如医疗保健、金融和广告）提供saas工具来扩大其市场。
该公司在由sequoia india和nea领导的a轮融资中筹集了1750万美元。
#9: algolux – 3280万美元
algolux是一家位于加拿大魁北克的早期机器学习公司。它由2014年拉瓦尔大学的一群学生创立。这些学生希望解决加拿大的冰路问题，因此他们开发了一种名为autonomous vehicle active road surfacing system (avars)的解决方案。
algolux已经从包括丰田ai风投和雷诺集团在内的投资者那里获得了超过3200万美元的资金。像丰田这样的汽车制造商目前正在使用他们的产品测试他们的自动驾驶汽车(av)。市政府在冬季也使用这项技术清除道路上的雪和冰。
algolux使用先进的机器算法来设计和生产可安装到不同车辆上的硬件。目前，该公司专注于制造能够在驾驶过程中感知和应对不同道路条件的自动驾驶汽车。
#8：logically – 3670万美元
logically是一家成立于2017年的威胁情报初创公司。它将人工智能与事实核查员和osint调查员相结合。logically的软件被世界上一些最大的公司使用，包括facebook uk，据报道使用该软件后仇恨言论减少了50%。该公司总部位于英国伦敦。
logically的软件可以检测到被篡改的图像，并且根据digital journal的报道，它可以在0.01秒内捕捉到编辑后的图像。他们的产品可以帮助客户保护自己免受虚假新闻、宣传、诽谤和信息操纵的侵害。
#7：lookiero – 5360万美元
lookiero于2016年在西班牙毕尔巴鄂成立。该公司由首席执行官oier urrutia领导。它总共获得了5360万美元的资金，其中大部分来自2018年的c轮融资。
lookiero是一家个人时尚购物订阅服务公司。它为客户提供了一个算法，可以帮助他们在线找到最时尚的服装。该公司的目标是创建一个与当今消费者完美同步的时尚交付新模式，以更快、更个性化、更便宜的价格提供结果。
lookiero的技术与与各种时尚品牌的扩展合作以及更广泛的全球扩张相结合，旨在使寻找完美购物体验的过程更快、更容易、更酷。
#6：teikametrics – 6500万美元
teikametrics是一家成立于2015年位于马萨诸塞州波士顿的saas机器学习公司。他们专注于电子商务优化，并与零售巨头合作。
他们的系统分析从数千个在线产品sku中提取的数据，持续优化电子商务平台的各个方面，包括定价、库存和产品性能。
该系统足够智能，可以自动化优化的许多方面，并提供产品性能的趋势。teikametrics运作时受益于大量数据集，这是机器学习的基础。
#5：aidoc – 2.375亿美元
aidoc是一家专门从事医疗人工智能的以色列技术公司。
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aidoc是一个深度学习系统，能够分析医学图像并找出关键异常。该平台专为放射科医生使用，已被证明能够减少与重复任务（如图像分析）相关的成本和工作量。
自2016年该公司成立以来，他们一直在使用深度学习来分析医学图像。投资来自以色列一家非常成功的风险投资公司。该公司现在正试图将技术推向更高水平。
#4: quantexa – 2.41亿美元
quantexa提供了一个预测分析平台，能够自动化整个公司运营工作流程中的决策过程。它使用机器学习算法来分析创业企业运营工作流程中的数据，并制定自动化整个业务部门的计划。
quantexa通过收集创业企业运营工作流程的数据并使用机器学习来分析这些数据来自动化决策过程。
quantexa的理念是他们可以从创业企业的每个过程中收集数据，并将这些数据合并到一个集中的平台中，这将自动允许quantexa创建计划来自动化多个业务部门的整个运营决策。
#3: flock safety – 3.806亿美元
flock safety是一家人工智能公司，开发了一个摄像头系统，能够在被盗车辆进入区域时通知车主、安全机构和当地居民。
该系统利用车辆的指纹通过flock safety api输入，然后与flock摄像头网络进行匹配。完成此过程后，通过api和面部识别软件将车辆与其所有者联系起来，车主可以通过flock应用程序看到谁在开他的车。
当发现一辆车辆时，车主可以收到紧急通知，并了解它最后一次在家中被看到的时间和行驶路线。该系统还使用面部识别通过应用程序通知居民，让他们采取预防措施。
flock safety目前正在扩大其网络，以涵盖北美的更多城市。
#2: arctic wolf – 4.982亿美元
arctic wolf提供基于人工智能的网络安全解决方案，通过捕捉异常用户活动来检测和防止网络攻击。这家初创公司提供各种安全解决方案，包括基于深度学习的欺诈检测和点击欺诈保护、反钓鱼解决方案、针对内部威胁（如恶意内部人员）的解决方案以及数据泄漏检测。
arctic wolf的算法可以在一天内使用数千个参数检测出公司用户的异常情况。该软件具有管理人工智能组件并为每个客户提供定制安全解决方案的技术平台。
该公司成立于2012年，位于明尼苏达州伊甸绿洲，由parvum systems的前员工创立。这家初创公司从一些世界上最知名的投资者那里获得了4.982亿美元的融资，包括spark capital、nea和google ventures。
#1: unisoc – 16亿美元
联发科总部位于中国上海。
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联发科使用机器学习算法优化芯片生产。该公司的算法可以根据处理的数据预测进程何时会失败。
联发科的算法使该公司成为芯片生产行业的主导力量。这是一个速度和效率至关重要的行业。事实上，预测进程何时会失败可能决定一个公司的成功与否。
自动化使这成为可能，这也是联发科近年来快速发展的原因。到本文发表时，他们肯定已经在芯片生产领域实现了全球覆盖。
联发科是一家总部位于中国的科技公司。成立于2001年，联发科利用人工智能来定制和优化芯片生产。该公司的算法可以根据处理的数据预测进程何时可能失败。总体而言，联发科通过使用自动化使芯片生产行业更加高效和有利可图。
全球最大的12家机器学习公司：概述
| 排名 | 公司 |
|---|---|
| 1 | 联发科 – 16亿美元 |
| 2 | arctic wolf – 4.982亿美元 |
| 3 | flock safety – 3.806亿美元 |
| 4 | quantexa – 2.41亿美元 |
| 5 | aidoc – 2.375亿美元 |
| 6 | teikametrics – 6500万美元 |
| 7 | lookiero – 5360万美元 |
| 8 | logically – 3670万美元 |
| 9 | algolux – 3280万美元 |
| 10 | superannotate – 1750万美元 |
| 11 | apty – 1290万美元 |
| 12 | repvue – 600万美元 |
