机器学习应用到工业上（机器学习融入SaaS产品）

图片来自“123rf.com.cn”

从数百万的亚马逊智能音箱产品到自动驾驶，新上市的产品不断注入机器学习。机器学习技术提供的创新是实际发生的，它们将改变SaaS世界。但是创业公司如何利用机器学习获取更大优势呢？

首先，机器学习有四大作用，有具体的例子：

1、优化

很多公司客户经理在工作申请中使用了太多的“陈词滥调”，停止更多无用的表达，慢点说话，优化之后用电话再谈。这是“优化”的定义。

2、识别对象

“你刚才用智能手机拍摄的照片里有一只猫”、“在线上商店中查找所有红色格子羊毛短裤”、“CT扫描这位先生得帕金森病的几率很高。”

3、检测异常

“你的信用卡出现了在某地一间商店花费$10,000购买钢琴的账单”、“你的服务器群集运行指标现在显示CPU使用率过高”、“本周潜在客户占比比上周的活动中显示数据提高了25％。”

亿欧此前在采访B2B企业时也发现，通过传感器和机器数据监测，可以作用到生产制造商领域，会提高人效。

4、细分数据

“通过移动应用商店参与产品售卖的客户关注度提高了15％。”

其实，这些应用程序本身就取得了巨大的进步。但是，把他们组合在一起会发生令人难以置信的事情。物体识别 异常检测 机器人=自动驾驶。安装爬虫机器人，速度比人类快了三倍。

机器学习创新的速度空间是巨大的，monocloud供应商（如亚马逊，谷歌和微软）正在迅速创新，发布突破性成果，并提供API接口，以利用这项新的研究取得更多进展。因此，每个创业公司都可以以较少的成本使用这些技术。

但是只要插入这些API，购买.ai域名并将机器学习/人工智能添加到卖家的销售点，这不足以成功。相比王牌机器学习，使技术“消失”在产品中，为用户创造一个神奇的时刻才是高明之处。

最好的销售和融资渠道会说明创业公司的价值主张，这里并没有提到机器学习。相反，他们专注于产品如何增加收入、降低成本或者得到用户认可。

“我们”投资了20多家利用机器学习创造品类的公司，从Stripe到RelateIQ，Chorus到Caspida。当“我们”寻求投资于其他人时，已经确定了五个投资公司的属性：

1、私有数据访问

算法是现成的，可供所有人使用。通过使用产品创建专有数据，也许作为事件驱动的SaaS产品，或通过关键合作伙伴关系，创造可持续的竞争优势至关重要。

2、选择端对端应用程序，而不是平台

monoclouds可能会赢得ML（机器语言）-as-a-Service业务。他们有更多的研究人员，降低基础设施的成本，并且比任何创业公司的营销成本都高得多。提供收入增长和或者降低成本的端对端应用程序要更容易一些，对于创业公司上市也有好处。

3、由ML（机器语言）实施的强大GTM有潜力成为市场上具有优势的技术创新。通过改变买方评估软件的方式并可能降低客户获取成本，基于ML（机器语言）的产品可能会中断，但是只有技术创新是不够的。

4、领域专家

API可以及时被调用，通过调试，很多系统也尽可能广泛地适用，并产生相当好的结果。为了提供卓越的经验，创业公司将需要语言识别，自然语言处理或其核心学科的专家。

5、算法进步

每隔一段时间，“我们”可能会投资一家基础算法技术具有优势的公司，这不可能在其他地方复制。

像之前的数据库和图形用户界面一样，机器学习是一种新的启用技术，可以改变过往构建和销售软件的方式。虽然这些术语可能是当今时代的代表词汇，但是已然迅速成为企业陈词滥调，其实技术的影响才刚刚开始被理解和利用。

本文内容翻译自tomtunguz.com，由亿欧作者王玙珺（Becky-WYJ）整理编辑，供业内人士参考，欢迎添加作者交流。

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本文作者王玙珺，亿欧专栏作者；Becky-WYJ（添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注）；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。

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