隨著企業(yè)要應(yīng)對越來越多的數(shù)據(jù)（包括組織內(nèi)部生成的和從外部來源收集的數(shù)據(jù)），找到有效的方法來分析和“操作”這些數(shù)據(jù)以獲得競爭優(yōu)勢，變得越來越具有挑戰(zhàn)性。

這也推動了數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)π鹿ぞ吆托录夹g(shù)的需求。根據(jù)《財富商業(yè)洞察》報告顯示，全球機器學(xué)習(xí)市場規(guī)模在2021年就達(dá)到了154.4億美元，今年將達(dá)到211.7億美元，預(yù)計到2029年將增長到至2099.1億美元，復(fù)合年增長率為38.8%。

與此同時，根據(jù)Allied Market Research的報告顯示，2020年數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的全球市場規(guī)模為47億美元，預(yù)計到2030年將達(dá)到797億美元，復(fù)合年增長率為33.6%。

“數(shù)據(jù)科學(xué)”和“機器學(xué)習(xí)”有時會讓人感覺有些混淆，甚至是可以互換使用。實際上這是兩個不同的概念，但兩者又是相關(guān)的，因為數(shù)據(jù)科學(xué)實踐是機器學(xué)習(xí)項目的關(guān)鍵。

根據(jù)Master’s in Data Science網(wǎng)站的定義，數(shù)據(jù)科學(xué)是一個使用科學(xué)方法從數(shù)據(jù)中提取意義和見解的研究領(lǐng)域，包括制定數(shù)據(jù)分析策略、準(zhǔn)備分析數(shù)據(jù)、開發(fā)數(shù)據(jù)可視化和構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。

根據(jù)《財富商業(yè)洞察》報告，機器學(xué)習(xí)則是范疇更廣的人工智能領(lǐng)域下的一個子部分，是指使用數(shù)據(jù)分析來教計算機如何學(xué)習(xí)（也就是模仿人類的學(xué)習(xí)方式）使用基于算法和數(shù)據(jù)的模型。

對數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)工具的需求，催生了一批在數(shù)據(jù)科學(xué)或者是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域開發(fā)前沿技術(shù)的初創(chuàng)公司，下面來看看其中這10家：

• Aporia
• Baseten
• Deci
• Galileo
• Neuton
• Pinecone
• Predibase
• Snorkel AI
• Vectice
• Verta

Aporia

Aporia開發(fā)了一個全棧的、高度可定制的機器學(xué)習(xí)可觀察性平臺，數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)可以使用該平臺來監(jiān)控、調(diào)試、解釋和改進(jìn)機器學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)。

Aporia成立于2020年，在獲得了500萬美元種子資金的10個月之后，于2022年3月的A輪融資中又獲得了2500萬美元資金。

Aporia將利用這筆融資在2023年初之前將員工規(guī)模擴(kuò)大兩倍，同時擴(kuò)展在美國的業(yè)務(wù)，并擴(kuò)大其技術(shù)覆蓋的用例范圍。

Baseten

Baseten是在今年4月正式發(fā)布的，提供的產(chǎn)品可以加快從機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)到生產(chǎn)級應(yīng)用的過程。

據(jù)Baseten稱，該技術(shù)自2021年夏季以來一直處于內(nèi)測階段，可以自動執(zhí)行將機器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn)所需的許多技能，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)團(tuán)隊將機器學(xué)習(xí)整合到業(yè)務(wù)流程中，無需后端、前端或者是MLOps知識。

Baseten公司是由首席執(zhí)行官Tuhin Srivastava、首席技術(shù)官Amir Haghighat和首席科學(xué)家Philip Howes于2019年創(chuàng)立，他們之前都曾在電子商務(wù)平臺開發(fā)商Gumroad公司就職。今年4月，Baseten在A輪融資中獲得了1200萬美元，此前早些時候在種子輪融資中獲得了800萬美元。

Deci

Deci開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺，用于構(gòu)建下一代人工智能和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。Deci的技術(shù)旨在幫助解決“人工智能效率差距”，也就是計算機硬件無法滿足那些規(guī)模和復(fù)雜性不斷增長的機器學(xué)習(xí)模型的需求。

Deci的平臺在開發(fā)生命周期早期就考慮到了生產(chǎn)方面的問題，從而幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家消除這一差距，減少在生產(chǎn)中部署模型時解決問題的時間和成本。據(jù)Deci稱，該平臺結(jié)合了Deci專有的AutoNAC（自動神經(jīng)架構(gòu)構(gòu)建）技術(shù)，提供了“更高效的開發(fā)范式”，幫助AI開發(fā)人員利用硬件感知的“神經(jīng)架構(gòu)搜索”來構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，以滿足特定的生產(chǎn)需求目標(biāo)。

Deci成立于2019年，在今年7月由Insight Partners領(lǐng)投的B輪融資中獲得了了2500萬美元，就在7個月前，Deci剛剛在A輪融資中獲得了2100萬美元。

Galileo

Galileo針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開發(fā)了一個機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)智能平臺，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在整個機器學(xué)習(xí)生命周期中檢查、發(fā)現(xiàn)和修復(fù)關(guān)鍵的機器學(xué)習(xí)錯誤。

今年11月初，Galileo公司推出了該平臺的免費版本Galileo Community Edition，讓從事自然語言處理的數(shù)據(jù)科學(xué)家們能夠使用更高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)更快速地構(gòu)建模型。

Galileo在今年5月獲得于510萬美元種子資金的時候走出隱身模式，緊接著在11月1日，在由Battery Ventures領(lǐng)投的A輪融資中獲得了1800萬美元。Galileo公司聯(lián)合創(chuàng)始人包括首席執(zhí)行官Vikram Chatterji，他曾是谷歌的云AI項目管理負(fù)責(zé)人；Atindriyo Sanyal，曾是蘋果公司和Uber公司的軟件工程師；以及Yash Sheth，曾是谷歌語音識別系統(tǒng)的軟件工程師。

Neuton

Neuton成立于2021年，開發(fā)的自動化無代碼“tinyML”平臺和其他工具用于開發(fā)微型機器學(xué)習(xí)模型，這些模型可以嵌入微控制器中，使邊緣設(shè)備變得智能。

Neuton的技術(shù)正在被廣泛應(yīng)用，包括壓縮機水泵的預(yù)測性維護(hù)、防止電網(wǎng)過載、房間占用檢測、手持設(shè)備上的手寫識別、變速箱故障預(yù)測和水污染監(jiān)測設(shè)備。

Pinecone

Pinecone開發(fā)的矢量數(shù)據(jù)庫和搜索技術(shù)主要為人工智能和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用提供支持。2021年10月，Pinecone公司推出了Pinecone 2.0，將該軟件從研究實驗室?guī)У缴a(chǎn)應(yīng)用中。

Pinecone成立于2019年，去年正式發(fā)布，并在2021年1月的種子輪融資中獲得1000萬美元，今年3月的A輪融資中獲得了2800萬美元。

今年10月，Pinecone推出了結(jié)合語義和關(guān)鍵字搜索功能的新“矢量搜索”解決方案，對自己的機器學(xué)習(xí)搜索基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品組合進(jìn)行了擴(kuò)展。

Gartner曾在2021年將Pinecone評為人工智能和機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的“酷廠商”。

Predibase

今年5月，Predibase憑借低代碼機器學(xué)習(xí)平臺走出隱身模式，該平臺可以讓數(shù)據(jù)科學(xué)家和非專家快速開發(fā)具有“同類最佳”機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施的機器學(xué)習(xí)模型。該軟件目前在許多財富500強公司那里進(jìn)行測試使用。

Predibase提供將其技術(shù)作為對傳統(tǒng)AutoML的替代方法，開發(fā)機器學(xué)習(xí)模式解決現(xiàn)實中的問題。該平臺使用聲明式機器學(xué)習(xí)，Predibase稱它讓用戶可以把機器學(xué)習(xí)模型指定為“配置”或者簡單文件，告訴系統(tǒng)用戶想要什么，并讓系統(tǒng)找出滿足該需求的最佳方法。

Predibase公司是由首席執(zhí)行官Piero Molino、首席技術(shù)官Travis Addair、首席產(chǎn)品官Devvret Rishi以及斯坦福大學(xué)副教授Chris Re共同創(chuàng)立的，其中Molino和Addair都曾經(jīng)在Uber公司工作。在Uber的時候，他們二人開發(fā)了用于深度學(xué)習(xí)模型的Ludwig開源框架，以及用于擴(kuò)展和分發(fā)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練到海量數(shù)據(jù)的Horovod開源框架（Predibase就是建立在Ludwig和Horovod之上的。）

今年5月，Predibase在由Greylock領(lǐng)投的種子輪和A輪融資中獲得了1650萬美元。

Snorkel AI

Snorkel成立于2019 年，起源于斯坦福大學(xué)人工智能實驗室，該公司的五位創(chuàng)始人都曾在那里研究解決機器學(xué)習(xí)開發(fā)缺乏標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)問題的方法。

Snorkel開發(fā)了以Snorkel Flow以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)，并在今年3月全面投入市場，該系統(tǒng)通過使用程序化標(biāo)簽（這是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)和培訓(xùn)的關(guān)鍵步驟）來加速人工智能和機器學(xué)習(xí)的開發(fā)。

2021年8月，Snorkel公司的估值達(dá)到10億美元，當(dāng)時這家初創(chuàng)公司在C輪融資中獲得了8500萬美元，使用這筆資金發(fā)展其工程和銷售團(tuán)隊并加速平臺開發(fā)。

Vectice

Vectice開發(fā)了一種自動化的數(shù)據(jù)科學(xué)知識捕獲和共享解決方案。Vectice的技術(shù)可以自動捕獲數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊為項目創(chuàng)建的資產(chǎn)，包括數(shù)據(jù)集、代碼、模型、筆記本、運行和插圖，并在整個項目生命周期（從業(yè)務(wù)需求到生產(chǎn)部署）中生成文檔。

據(jù)稱，Vectice的軟件旨在幫助企業(yè)管理透明度、治理以及與AI和機器學(xué)習(xí)項目保持一致，并提供一致的項目結(jié)果。

Vectice是由首席執(zhí)行官Cyril Brignone和首席技術(shù)官Gregory Haardt于2020年創(chuàng)立的，在今年1月的A輪融資中獲得了1260萬美元，總?cè)谫Y額達(dá)到1560萬美元。

Verta

Verta開發(fā)了人工智能/機器學(xué)習(xí)模型管理和操作軟件，讓數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)團(tuán)隊使用這些軟件在整個人工智能和機器學(xué)習(xí)模型生命周期中部署、操作、管理和監(jiān)控固有的復(fù)雜模型。

今年8月，Verta公司增強了其MLOps平臺的企業(yè)功能，包括增加原生集成生態(tài)系統(tǒng)、圍繞企業(yè)安全、隱私和訪問控制以及模型風(fēng)險管理的附加功能。

Verta成立于2018年，于2020年正式發(fā)布，今年被Gartner評為核心AI技術(shù)領(lǐng)域的“酷廠商”。