雖然這兩個術語可以互換使用，并且經常一起使用，但兩者之間還是有區(qū)別的。人工智能是自動化的一大保障，而機器學習是人工智能的一個子集，它涉及程序或應用，基于數(shù)據(jù)獲得更好的知識或理解正在執(zhí)行的任務，而不需要重新編程。
這兩種新興技術催生了新的商業(yè)活動，其中機器學習初創(chuàng)公司或人工智能初創(chuàng)公司不斷涌現(xiàn)。
IDC公司還預測，截至2019年底，40%的數(shù)字化轉型舉措將得到人工智能(AI)和機器學習(ML)的支持，因此不難理解為什么這兩個流行術語被頻繁提及的原因。因為很多人都在追趕潮流。
長久以來，具有顛覆性技術的創(chuàng)業(yè)公司往往引領著模式的轉變，而傳統(tǒng)守舊的企業(yè)通常被拋在潮流后面，因為它不愿意破壞其壟斷地位或對技術發(fā)展反應遲緩。例如軟件服務的概念是就由Salesforce公司所創(chuàng)建的，而不是IBM或Oracle公司，盡管這兩家公司正在努力追趕。
然而，就機器學習(ML)而言，這項工作正在由傳統(tǒng)廠商和初創(chuàng)企業(yè)所領導。老牌廠商的業(yè)務更加靈活，并且不會執(zhí)著于以前的方式，因為有利可圖。這就是為什么許多最具創(chuàng)新性的機器學習公司都是一些技術成熟的企業(yè)的原因。
以下是全球15家頂級機器學習公司的列表清單，由于其產品的重要性而被選中。這個清單按字母順序排列，而不是企業(yè)等級或重要性的順序。當然，這個機器學習公司名單還將會迅速發(fā)展和變化。
(1)亞馬遜(Amazon)
機器學習貫穿亞馬遜公司提供的消費者服務的整個過程，從網上商店到Kindle和Echo設備。其機器學習用于確定用戶喜好，例如購買產品，以及Alexa引擎、Alexa智能家居設備、亞馬遜JHIM、亞馬遜重新認知、亞馬遜音樂，以及其他功能。此外，該公司還提供基于消費產品經驗的AWS機器學習服務。
(2)蘋果(Apple)
蘋果公司通過機器學習極大地增強了Siri的功能，因此它可以做的不僅僅是在用戶聯(lián)系人列表中呼叫某個人，還可以識別最近發(fā)送電子郵件但不在用戶聯(lián)系人列表中的人。此外還具有面部識別功能，可識別3萬多個漢字，或向用戶顯示其停放汽車的位置等功能。
在過去的兩年中，蘋果公司收購了大量的機器學習和人工智能創(chuàng)業(yè)公司，其中包括Littice.io、Regaind、Pop Up Archive、Init.ai和SensoMotoric等。
(3)Ayasdi
Ayasdi最初是由DARPA公司資助的創(chuàng)業(yè)公司，其技術來自斯坦福大學數(shù)學系，其核心技術拓撲數(shù)據(jù)分析能夠在復雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)微妙的模式，尤其是能夠發(fā)現(xiàn)所謂的“暗數(shù)據(jù)”的洞察力，或者通常被認為無用的，但實際上具有巨大價值的數(shù)據(jù)。
(4)Digital Reasoning
Digital Reasoning專門從事認知計算，將機器學習應用于通信數(shù)據(jù)中識別有趣的人類行為。它利用人工智能積累場景，填補任何來源的理解空白，解決有價值的問題和很難解決的問題，并根據(jù)揭露隱藏的關系、風險和機會得出結論。
(5)Darktrace
Darktrace公司使用人工智能和機器學習來提供一個名為“企業(yè)免疫系統(tǒng)”的網絡安全系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過學習所有設備和用戶的行為模擬人體免疫系統(tǒng)，并隨環(huán)境變化更新其理解，然后查找可能指示異常安全問題。因此，它不需要傳統(tǒng)防病毒軟件使用的病毒簽名數(shù)據(jù)庫，并且當發(fā)現(xiàn)新的威脅時必須不斷更新。
(6)Dataiku
Dataiku提供分析軟件，使企業(yè)能夠更有效地構建和交付自己的數(shù)據(jù)產品。Dataiku的數(shù)據(jù)科學工作室是數(shù)據(jù)團隊的企業(yè)級平臺，可幫助企業(yè)更高效地使用自己的數(shù)據(jù)構建和交付應用程序和項目。它從安全到營銷活動旨在幫助數(shù)據(jù)科學家成為規(guī)模更大的企業(yè)團隊中的一員。
(7)Facebook
Facebook公司的20億用戶每天都在使用機器學習，但他們沒有意識到這一點。它用于Facebook、Messenger和Instagram的朋友標簽建議、個性化新聞提要、共同朋友分析，以及團體推薦。該公司在世界各地有四個人工智能的研究園區(qū)，這反映了它對人工智能的關注。
(8)Feedzai
Feedzai由一些數(shù)據(jù)科學家和航空航天工程師創(chuàng)建，旨在提供端到端的欺詐預防功能，并通過人工智能和機器學習為消費者提供更好和更安全的體驗。它支持在線、移動和實體店，而不是按照規(guī)則和模式工作，機器學習通過每一次銷售獲取更多的知識。隨著客戶新的渠道上線，它會自動開始監(jiān)控該渠道。它可以讓分析師根據(jù)行為分析實時預測和防止電子支付流失。
(9)谷歌(Google)
谷歌公司在過去五年中收購了13家公司，以加強視覺處理、圖像處理、Google語言、搜索引擎排名、語音識別和搜索預測功能。此外，它還為其谷歌云服務的客戶提供Cloud AI服務，允許客戶將機器學習添加到他們的應用程序中，例如圖像搜索和識別、翻譯和語音控制。
(10)IBM Watson
IBM公司推出沃森(Watson)系統(tǒng)已經有幾年的時間了，但機器學習方面去年剛剛推出。它允許數(shù)據(jù)科學家轉換數(shù)據(jù)，采用機器學習算法來訓練預測模型，并構建智能應用程序，利用機器學習模型生成預測。開發(fā)人員還可以應用算法從數(shù)據(jù)集中學習，以生成可基于數(shù)據(jù)集進行預測的模型。它還為客戶提供數(shù)據(jù)模型構建，他們可以從IBM公司提供的算法中進行選擇，也可以由IBM決定哪種算法最適合他們。
(11)Luminoso
Luminoso是專門從事自然語言理解軟件的頂級人工智能公司之一。它通過非結構化的文本數(shù)據(jù)，從呼叫中心和chatbot成績單到社交媒體帖子，幫助企業(yè)從對話和反饋中獲得洞察力，并優(yōu)化客戶交互，檢測客戶趨勢，并發(fā)現(xiàn)客戶所遇到的問題。
(12)N-iX
N-iX公司是一家定制開發(fā)商店，專門從事機器學習和認知計算專業(yè)知識。它擁有超過800名工程師，為醫(yī)療、金融科技、航空、信息和內容管理、娛樂和其他行業(yè)的客戶建立定制應用程序。它使用Python&R創(chuàng)建機器學習算法，并使用多個附加庫，其中包括Caffe，DeepLearning4J，TensorFlow，Theano，Torch等。
(13)QBurst
QBurst是機器學習公司和人工智能公司中的行業(yè)先驅。他們運用機器學習以企業(yè)要求的速度進行數(shù)據(jù)驅動的決策。使用各種機器學習技術可以解決人腦難以分析的多維問題。通過識別數(shù)據(jù)中的潛在結構，揭示新的見解，并從數(shù)據(jù)中做出準確的預測，機器學習算法可以將龐大數(shù)據(jù)集中包含的信息場景化。利用機器學習，用戶可以優(yōu)化以信息為中心的業(yè)務流程，根據(jù)客戶需求定制解決方案，提高生產力，預測需求以及眾多其他可能性。
(14)高通(Qualcomm)
高通公司并沒有像蘋果、三星和英特爾這樣的競爭對手那樣進行收購，但它在2017年收購了荷蘭機器學習初創(chuàng)公司Scyfer，因此邁出了重要的一步。高通公司的努力主要集中在設備層面部署人工智能技術。其推出的新款Snapdragon芯片都具有某些用于在手機上運行的人工智能功能，而不需要將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端處理。高通公司表示，它將重點放在設備上的解決方案，以提高可靠性，減少延遲和帶寬使用，并改善隱私保護。Scyfer公司已經為收入預測、醫(yī)療健康識別和制造企業(yè)質量檢測等功能構建了人工智能工具。
(15)優(yōu)步(Uber)
對于人們來說，Uber是一家眾所周知的租車公司。其成功來自于Michelangelo的背后支持，這是一個機器學習即服務平臺，使內部團隊能夠在Uber公司的規(guī)模上無縫構建、部署和運行機器學習解決方案。它涵蓋了端到端的機器學習的工作流程，如管理數(shù)據(jù)，培訓、評估和部署模型，進行預測以及監(jiān)測和預測，例如乘車將在多久之前到達。Uber公司計劃最終向公眾提供這種機器學習即服務。
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