機(jī)器學(xué)習(xí)是如今當(dāng)之無(wú)愧的流行話題。它很有潛力改變各種市場(chǎng)和各個(gè)行業(yè)。但圍繞這種技術(shù)也出現(xiàn)了許多炒作。作為投資者，我找出了能夠成功發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的領(lǐng)域所共有的幾大關(guān)鍵特征。

　　1、大市場(chǎng)的里的具體用例
　　成功的機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該瞄準(zhǔn)有明確技術(shù)需求的垂直應(yīng)用。預(yù)包裝消費(fèi)品行業(yè)就是個(gè)好例子。機(jī)器學(xué)習(xí)可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)庫(kù)存水平，從而更好地管理供應(yīng)鏈，降低庫(kù)存成本，盡可能降低產(chǎn)能過剩，消除缺貨狀態(tài)。根據(jù)埃森哲的最新報(bào)告，機(jī)器學(xué)習(xí)可以將配送時(shí)效提升4.25倍，將供應(yīng)鏈效率改進(jìn)2.6倍。

　　2、關(guān)注涉及重復(fù)性人力勞動(dòng)的領(lǐng)域
　　大量的人力干涉表明復(fù)雜的預(yù)測(cè)算法有很大的優(yōu)化機(jī)會(huì)。同樣以供應(yīng)鏈為例，當(dāng)今的分析師預(yù)測(cè)庫(kù)存需求時(shí)不僅使用歷史數(shù)據(jù)，還在很大程度上依賴直覺。借助生產(chǎn)時(shí)間、售罄率等數(shù)據(jù)，及其學(xué)習(xí)模型便可更加精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)未來的需求。

　　3、有大量數(shù)據(jù)可供預(yù)測(cè)分析之用
　　創(chuàng)業(yè)公司需要借助大量數(shù)據(jù)才能有效訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。企業(yè)既可以與老牌大型公司合作，利用他們的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)，也可以自己開發(fā)產(chǎn)品，然后吸引用戶貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)。這兩種模式都可以成功。

　　4、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和防御性
　　算法的開源趨勢(shì)將會(huì)延續(xù)，因此專有數(shù)據(jù)變成了關(guān)鍵。為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)和反饋可以提升精確度，并形成自己的護(hù)城河。因此，一款產(chǎn)品應(yīng)該吸引用戶針對(duì)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)和推薦提供反饋。例如，F(xiàn)acebook的照片標(biāo)記算法可以通過用戶的糾錯(cuò)達(dá)到這一目的。

　　可投資的領(lǐng)域：我認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)在以下垂直領(lǐng)域最有潛力：

　　醫(yī)療診斷和生物信息學(xué)
　　機(jī)器學(xué)習(xí)將在整個(gè)醫(yī)療價(jià)值鏈上提高產(chǎn)出、降低成本。機(jī)器學(xué)習(xí)有望提升診斷效果、降低出錯(cuò)率，還能簡(jiǎn)化藥物發(fā)現(xiàn)流程，這都令人頗感振奮。病人的數(shù)據(jù)可以用于早期的疾病診斷，并借此提供個(gè)性化治療方案。醫(yī)藥和生物科技公司也可以使用計(jì)算方法快速而有效地發(fā)現(xiàn)效果更好的新藥。

　　供應(yīng)鏈
　　機(jī)器學(xué)習(xí)可以改進(jìn)供應(yīng)鏈的多個(gè)方面，包括需求預(yù)測(cè)、市場(chǎng)趨勢(shì)、交易促進(jìn)和新品設(shè)計(jì)。當(dāng)今的企業(yè)很難評(píng)估市場(chǎng)模式和市場(chǎng)波動(dòng)，因此難以幫助企業(yè)制定決策，并精確做出預(yù)測(cè)。

　　制造
　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的市場(chǎng)規(guī)模約為120億美元，但目前仍處于普及初期。根據(jù)簡(jiǎn)柏特對(duì)173位企業(yè)高管進(jìn)行的調(diào)查，只有25%制定了物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，而其中對(duì)執(zhí)行效果真正滿意的只有24%。這些高管都希望借助機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案來提高收益率，同時(shí)降低庫(kù)存和成品率，以此降低成本，尋找新的獲利機(jī)會(huì)。

　　合規(guī)
　　金融機(jī)構(gòu)的合規(guī)是個(gè)巨大的市場(chǎng)。自2008年以來，僅摩根大通一家公司就花費(fèi)360億美元支付和解和罰款，并且聘請(qǐng)了8000名員工從事合規(guī)性評(píng)估。機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助銀行和其他面臨嚴(yán)格監(jiān)管的企業(yè)改進(jìn)這一流程。

　　企業(yè)語(yǔ)音
　　由于語(yǔ)音分析非常復(fù)雜，因此雖然這是企業(yè)工作流程中的重要元素，但從企業(yè)人工智能角度來講，目前只處在在邊緣地帶。NewVoiceMedia 2013年的一份報(bào)告顯示，呼叫中心的低下效率每年造成約410億美元的損失。每年約有240萬(wàn)內(nèi)部銷售代表與客戶展開數(shù)百萬(wàn)小時(shí)的對(duì)話。所以這其中明顯蘊(yùn)含巨大的機(jī)會(huì)，可以通過自動(dòng)化流程改進(jìn)呼叫中心、會(huì)議、銷售和營(yíng)銷活動(dòng)的效率。

　　保險(xiǎn)
　　保險(xiǎn)是個(gè)規(guī)模巨大、范圍廣泛的領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助保險(xiǎn)公司以更低的費(fèi)用推出更精準(zhǔn)的產(chǎn)品。例如，汽車保險(xiǎn)公司可以使用駕駛和其他行為數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)定價(jià)，或者使用更好的欺詐探測(cè)系統(tǒng)來降低整體的成本結(jié)構(gòu)。咨詢公司畢馬威認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)將“徹底改變”保險(xiǎn)行業(yè)。

　　個(gè)人金融
　　新的數(shù)據(jù)和分割模式令“千禧一代”享受到很多之前難以享受的金融產(chǎn)品（例如信用產(chǎn)品）。另外，自動(dòng)化智能系統(tǒng)也在降低個(gè)性化建議的成本，因?yàn)樗梢宰粉櫽脩舻男袨椋⒏鶕?jù)其偏好和目標(biāo)提供建議。TechCrunch曾經(jīng)寫過一篇不錯(cuò)的文章，分析了人工智能將如何通過個(gè)性化推薦對(duì)金融行業(yè)產(chǎn)生影響。

　　個(gè)性化教育
　　傳統(tǒng)教育的一大局限在于，老師必須面向整個(gè)班級(jí)傳授一套標(biāo)準(zhǔn)課程。但實(shí)際上，不同學(xué)生的理解水平和學(xué)習(xí)風(fēng)格各有不同。企業(yè)能否利用數(shù)據(jù)幫助父母和學(xué)校為每個(gè)學(xué)生確定有問題的領(lǐng)域，并制定個(gè)性化課程，然后給出單獨(dú)定價(jià)，同時(shí)根據(jù)每個(gè)學(xué)生的問題和風(fēng)格定制計(jì)劃？這不僅可以改變美國(guó)教育現(xiàn)狀，還蘊(yùn)含著巨大的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)。截至2013年，美國(guó)每年在公共教育上投入的開支達(dá)到6200億美元，約有5000萬(wàn)學(xué)生入讀公立學(xué)校。

　　對(duì)哪些領(lǐng)域不感興趣
　　雖然我對(duì)上述領(lǐng)域很感興趣，但還有很多公司所從事的業(yè)務(wù)是我并不認(rèn)同的。

　　單純的人工智能公司
　　人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)從來都不是終極目標(biāo)，關(guān)鍵是將這些技術(shù)應(yīng)用于實(shí)踐。

　　聊天機(jī)器人
　　這種技術(shù)還不夠先進(jìn)，無(wú)法通過廣義的聊天機(jī)器人為我們提供積極體驗(yàn)。