【.com快译】数据、技术和人才的融合，让当下的智能系统已经到了AI投资爆发的阶段。自2010年以来，人工智能和机器学习初创公司的资金以每年近60%的速度增长，各组织已从试验人工智能转向积极投资。正如专家所说，我们正在进入“第四次工业革命”。根据Crunchbase的数据，如今有8,705家初创公司和组织依赖人工智能和机器学习来提供其基本应用程序、产品和服务。事实上，Crunchbase追踪的83%的人工智能和机器学习初创公司已经筹集了三轮或更少的资金，最引人注目的是种子轮、天使轮和早期阶段。看看2020年一些伟大的机器学习初创公司。AlationAlation是第一家通过集成人工智能和人类协作将数据目录推向市场的公司，以帮助公司中的人们发现、理解和信任信息以及信息驱动的选择。由于其易于使用和直观的设计，其数据目录对四个群体至关重要：首席数据官、分析师、管理员以及IT和工程人员。Alation数据目录已被100多家公司采用，包括圣地亚哥市、eBay、慕尼黑再保险公司和辉瑞公司。Alation的投资者包括CostanoaVentures、DCVC、HarmonyPartners、IconVentures、SalesforceVentures和SapphireVentures。GraphcoreGraphcore是一家硬件系统组织，生产用于加速机器学习应用程序的IPU加速卡和IPU设备产品。它制造了另一个处理器，即智能处理单元(IPU)，专用于人工智能。IPU非凡的架构意味着工程师可以更快地运行当前的机器学习模型。更重要的是，它允许AI专家尝试全新的工作类型，以推动通用机器智能的下一个重大突破。人工智能。遐想人工智能。Reverie是一个训练AI理解世界的仿真平台。他们提供综合信息和视觉API，帮助各行各业的组织训练机器学习算法并提高AI的准确性和可重复性。AI.Reverie服务的主要业务包括农业、工业（包括管理建筑工地）、智慧城市和智能家居。AI.Reverie在两轮融资中总共筹集了1000万美元的资金。最近一轮融资是在2020年4月14日，筹集了560万美元。DataRobotDataRobot提供了一个面向机器学习的自动化平台，使组织能够轻松地为最先进的人工智能应用程序组装和部署模型。在2018年完成1亿美元的D轮融资后，这家总部位于波士顿的初创公司今年又进行了两次收购。该组织于2月收购了数据收集平台Cursor，随后于6月收购了AI运营平台ParallelM。这家机器学习初创公司已获得包括埃森哲、BlueCrossBlueShield、克罗格和联想在内的客户，并从金融投资者那里筹集了总计2.25亿美元的资金。AnodotAnodot使用AI实时提供跨企业所有类型数据的自主分析。与传统商业智能的手动限制相反，Anodot通过不断运行的自助式AI平台为分析师提供更强大的业务管理能力，以消除弱点、发出事件警报并调查根本原因。Anodot在电子商务、金融科技、广告科技、电信、游戏等数字化转型企业中拥有约100家客户，包括Microsoft、Lyft、Waze和King。Viz.aiViz鼓励医生使用机器学习来识别大脑扫描中的异常情况。该组织使用先进的深度学习将中风患者的相关实时数据直接传达给可以协调和治疗他们的主管。它使用深度学习算法来识别CT扫描中大血管的隐匿性阻塞（一种特别严重的中风类型），并在几分钟内提醒中风团队专家。该组织还允许中风中心的临床医生快速来回共享图片。Viz的使命是通过智能程序改善全球医疗保健的提供方式，缩短治疗时间并改善获得护理的机会。FogHorn在边缘网关和手机中，FogHorn提供了一个可以运行机器学习应用程序的边缘计算平台。这家总部位于加利福尼亚州桑尼维尔的初创公司最近发布了LightningMobile，这是一种边缘计算产品，可将其机器学习和实时流媒体功能引入工业市场上功能强大的Android手机和平板电脑。已与工业解决方案供应商、全球系统集成供应商、原始设备制造商和网关供应商建立了合作关系，包括埃森哲、思科、戴尔科技、霍尼韦尔和惠普企业(HPE)。JusMundiJusMundi是一个国际公法和投资者与国家/地区仲裁搜索引擎，它结合了直观、易于理解的界面和包括人工智能和机器学习在内的前沿创新，以及推动国际法研究的全面内容。普通法研究尤其令人沮丧，因为法律顾问可能基本上无法访问案例数据。JusMundi收集并存档这些档案，这样客户就不必在合法来源中搜索基本案件数据。Rosetta.aiRosetta.ai帮助电子商务企业提高转化率和增加订单价值，利用基于深度学习的技术仔细分析每个买家的偏好和做法，预测未来的销售情况，并针对线上和线下渠道做出个性化推荐。多样化的垂直电子商务业务市场具有独特的购物行为和偏好。Folio3Folio3提供最可靠的机器学习应用程序开发和解决方案。他们正在帮助公司自动化流程并在高级算法的帮助下确定日常决策的优先级。这有助于消除人为错误的可能性，并使他们能够将传统的基于规则的流程转变为能够发现新的非结构化数据集和模式的更智能的流程。原标题：2020年Top10MachineLearningStartups，作者：PriyaDialani
