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机器学习和数据挖掘（6）
Everstring：
团队很强大。
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Clarifai：&
CV领域的创业公司，基于DL的结果非常好，公司价值就不知道了。
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AlchemyAPI：
deep learning、NLP等的API，demo也不错。
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deep learning解决客户的问题。
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Cortica ：&Cortica提供专业级的图像识别技术，它的原理是仿照人类在识别图像时大脑皮质中神经网络的图像处理的方式。它的联合创始人兼CEO Igal Raichelgauz称，这项技术源自他之前在以色列理工学院的实验室，对于大脑组织的研究。该公司将他们的产品出售给出版商和广告商，用以展示与页面图片内容相关的广告内容
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Semantria：总部位于马萨诸塞州艾摩斯特市，它是文本分析老将Lexalytics的一款副产品，他通过API和Excel插件实现功能，而不需要安装软件。它的创始人兼CEO Oleg Rogynskyy称，公司通过整合更多深度学习的方法和扩展除维基百科（Lexalytics 引擎获取语义知识的地方）之外的数据源，来提高服务的精度
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有个非常好的随即森林的工具，
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http://www.ispeech.org/
做语音的公司
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datumbox API：
Datumbox API提供主客观句判断，twitter情感分类，话题抽取，垃圾邮件检测，相似文档检测等功能
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PredictionIO is an open source machine learning server for software developers to create predictive features, such as personalization, recommendation and content discovery.
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Vicarious is developing machine learning software based on the computational principles of the human brain. Our first technology is a visual perception system that interprets the
contents of photographs and videos in a manner similar to humans. Powering this technology is a new computational paradigm we call the&Recursive Cortical Network&(TM).
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ClearStory：&
它不仅可以帮助公司客户收集和处理来自网络和大公司数据源，还能结合分析公司客户的私有数据，以帮助公司客户更好地发觉商业契机和新的趋势，而且通过将信息可视化，帮助客户用最简单的方式了解和处理信息。
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He has already been providing machine learning tools to help businesses convert their data assets to APIs. Now they are banking on a future where MLaaS&will become a necessity for
businesses that want to create compelling, contextual shopper experiences.
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Idibon helps companies understand their language data. Using cutting-edge natural language processing, Idibon takes unstructured data like emails, instant messages and social media,
and provides structured answers to key business intelligence questions.
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斯坦福的文本处理工具
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ClearStory ：
商业世界中数据量不断扩大，有很多大数据公司都在解决商业智能和数据分析的需求。也是其中一家，它也会从不同数据源收集信息并进行分析，供企业做决策参考。首先，ClearStory
将各种分散的数据源整合起来，每个数据源都由各自的特性和 API，而 ClearStory 将会首先寻找不同层级的数据之间的联系。其次，ClearStory 将会重建一个新的数据层，并用图形化的方式将此展现给数据分析师们。
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Paxata 成立于 2012 年，其联合创始人兼 CEO 是 Prakash Nanduri。在数据服务领域，存储和提供数据来源的数据管理系统（如 Hadoop）和利用数据的分析应用之间普遍存在的一道鸿沟，即分析应用在对数据分析之前需要抽取、处理和整合多个来源的数据才能进行分析。这个数据准备的过程以往大都需要人工处理，耗时费力，Paxata 的目的就是要填补这道鸿沟。Paxata
的解决方案包括连接、发掘、转换、合并、发布、协作控制等功能。其中连接可将多种来源的数据（Hadoop 等，支持 Excel、文本文件、关系数据库、XML、JSON 等格式）接入然后自动解析数据。发掘功能可支持全文检索、交互式文本及数字过滤器、直方图、热点图等帮助识别错误与重复或缺失数据；转换功能可实时完成数据的分解、连接、去重、空行检测等。合并功能则可自动检测多数据集的共同属性然后合并为单一视图。数据准备的结果可以发布到各种 BI 工具上。
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Affectiva :&
成立于 2009 年的 Affectiva 是一个基于云端的面部情绪识别解析服务公司，通过面部动作编码（Facial Coding）——捕捉识别对象的面部动作如皱眉、挑眉、傻笑、微笑等等判断人们的情绪。目前还主要用于市场营销，但 Affectiva 下月会面向第三方开发者推出其 SDK 开发工具。此前它已获得总计 2020 万美元的投资（），共有员工
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Granify 和 Commerce Sciences 都算和识别潜在消费顾客的服务，是为了促进销售的。而另一方面，如果能识别出欺诈用户，那则是可帮电商企业降低风险。欺诈识别这个领域国内有 Xiaoclick 在做，国外公司则有和。
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H2O makes hadoop do math! H2O scales statistics, machine learning and math over BigData. H2O is extensible and users can build blocks using simple math legos in the core. H2O keeps
familiar interfaces like R, Excel & JSON so that big data enthusiasts & & experts can explore, munge, model and score datasets using a range of simple to advanced algorithms. Data collection is easy. Decision making is hard. H2O makes it fast and easy to derive
insights from your data through faster and better predictive modeling. H2O has a vision of online scoring and modeling in a single platform.
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TalkingData:&https://www.talkingdata.net/
北京腾云天下科技公司的产品，这是一家专注于移动互联网综合数据服务的创业公司，几位创始人以前都是Oracle的同事。
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是在大数据时代中弄潮的最新一家初创企业，该公司刚刚获得了 1600 万美元的融资，此轮融资由
Sierra Ventures、Mission Ventures 等提供。
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Frrole helps media and brands discover the most insightful and relevant information from Twitter conversations.
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从名字就看出是做什么的来了。。
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AYLIEN：/text-api
人家的APi做的真好，还有商业化呢~
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也是一个有图像和机器学习技术的公司
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自然语言处理、舆情分析。
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PlaceIQ :/
基于地理位置提供移动广告的初创公司却对外宣称其已获得了 1500 万美元的 C 轮融资。/p/209596.html
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skyphrase：
Siri、IBM 的 Watson、Google Now、微软明年也要推 Cortana 了，雅虎也坐不住了。该公司刚刚收购了一家自然语言处理技术初创公司—— SkyPhrase。它马上会加入 Yahoo Labs。这项技术今后的主要任务应该是改进雅虎的现有产品。比如交互式游戏梦幻体育游戏这项 Yahoo 投入可观的业务。
去年，Forbes 报道称，Gmail 和 Twitter 的相关技术支持就是 SkyPhrase 提供的，允许用户跟机器说“人话”得到个性化的搜索结果。比如“NANA 发的带图微博”，或者“Jane 发给我的包含照片的电子邮件”——这样复杂的信息 Siri 是理解不动的。
这个公司还开发了两款应用，其中一款能让用户查看梦幻足球的比分统计数据，另一款应用与 Google Analytics 整合发挥作用。
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识别认得面部表情来做一些事情，例如在google眼睛、电子商务中
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Thinknum is a web platform for financial analysis. Collaborate on investment research with users from around the world.
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视觉产品现在是互联网的前沿。有很多家公司都是人们消费内容的流行站点，但是搜索还依然由文本来控制。新加坡的创业公司为图片提供了视觉搜索和图像识别的方案，主要面向电子商务和广告客户，希望改变这一局面。
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OrCam 是一家以色列的初创企业，由希伯来大学的教授 Amnon Shashua 和 Ziv Aviram 联合创办。OrCam 是一套视觉分析系统，由绑定在眼镜上的小型摄像头和一套处理系统组成。该处理系统内置了飞思卡尔的芯片，后者高速应用处理器可运行复杂的计算机视觉算法，从而对看到的东西进行解析，然后通过骨导语音告诉穿戴者——弱视群体。
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“”是一家成立于2009年的大数据“DaaS”创业公司，他们致力于为传统制造业公司提供完整的在线产品销售数据信息，并生成直观的可视化报告。
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Flatiron Health 是一家想用大数据改变肿瘤医疗行业的科技公司，面对全美仅有 4% 的确诊肿瘤病人会参与临床医疗试验，而剩下的 96% 的治疗数据则以不可持续的、非结构化的方式被留存，很难对整体行业产生贡献的现状，Flatiron
打造了一个 OncologyCloud（肿瘤学云平台），希望通过将病人电子病历（EMR）中的临床数据以及医疗费用数据进行提取和整合，使之可以实时地被肿瘤学专家获取，让他们能根据过去的治疗结果来制定新的医疗方案。
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Curalate 运用图像识别技术，分析用户在社交网站，如 Pinterest、Instgram 和 Tumblr 上分享的图片，从而了解什么类型的图片会获得高转发量。如果图片附有描述文字，那么文字信息也会被采集并分析。Curalate&根据所得数据帮助客户决定应该展示什么类型的图片、如何描述商品、甚至在网站首页和促销邮件上应该放置什么商品。目前的客户包括各大快消品牌、出版商及零售商。
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Graymatics is a cognitive media processing company. Specifically, we have
developed a technology that can almost magically recognize and categorize image and video content. We enable computers and mobile devices to scan just about any photo or video in the world and tell you what they are about and who or what is in them.
-nus Prof Shuisheng Yan做首席科学家。
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Predict what's next, discover hidden patterns and solve complex problems with Emcien's simple tools.
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自然语言生成。
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Professor Max Welling参与的创业公司。
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Guidewave consulting LLC&
还记得那篇用twitter中用户的情绪来预测股市的paper么，
这就是作者成立的公司了。
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格林深瞳：/
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Nara：& &餐馆推荐
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PLSA作者。
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香港中文大学Prof. Xiaoou Tang实验室的计算机视觉和机器学习startup。该实验室cv技术一流。
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Big data startup Wise Athena has presented this week their novel approach to churn prediction based on deep learning technology. This way, the San Francisco based company becomes
the first company to apply deep learning to customer churn prediction.
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车瑞科技：
基于视觉的行车安全。
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Equivio是一家提供有关法律合规的文本分析方案的公司。Equivio为法律领域提供一种名为Zoom的机器学习平台，该平台已通过法院审核，它改变了电子取证的业务流程。现在Zoom正在领导着信息治理的转型。Zoom的用户包括数百家龙头企业，律师事务所与**莫谈国事**机构。Zoom在有效整理所收集文件的同时，也量化与可视化了各机构的决策空间。所以你可以通过Zoom以微观和宏观的方式来查你所需。
narrativescience&
于 2010 年 1 月 1 月在芝加哥成立，致力于通过多重数据源为用户自动生成可读性文本。今日，它宣布已在 11 月 28 日完成 1000 万美元 D 轮融资，投资方包括：Sapphire
Ventures、Jump Capital、Battery Ventures，以及 The United Services Automobile Association 旗下的某机构——公司 6 轮募资的总额已达到 3240 万美元。
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斯坦福深度学习博士Richard Socher貌似并未直接赶赴普林斯顿大学担任教职，而是在硅谷进行深度学习创业，目前得到800万美金的资金支持。据其介绍，其网站能通过点鼠标以及托、拉、提、拽的操作进行深度学习模型训练。DEMO:&&Wired:
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仅视觉识别领域，在 12 个月内我们报道过的公司就有：让手机通过摄像头看懂报纸的瑞士公司，提供面部识别技术而被
Google 以约 3000 万美金收购的乌克兰公司 Viewdle 和被 Facebook 以 6000 万美金收购的 。还有两家中国公司和，只要接入平台的
API 就能享受某些视觉识别服务。
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美国广告优化公司 Rocket Fuel 上市，首日股价上升近 1 倍。&&Rocket
Fuel 业务模式：从广告网络购买流量，加价后出售给客户。 客户之所以愿意支付更高价格，是因为 Rocket Fuel 提高了广告精准度。 Rocket Fuel利用机器学习、预测模型技术可以达到一倍以上的利润。
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【大数据让顶级对冲基金优势尽失】散户有权利战胜市场！未来3-5年内，散户可利用Robotrage技术，模拟 AMEX 和 NYSE 两家交易所股票，结合收益、经济指标、政治事件等做出相关性计算后再投资。这些数据，Morgan Stanley雇15位月薪6位数分析师，散户需5分钟。&
在商业智能分析领域，&竞争对手则有、、&Lattice Engines、Birst等。还有另一家创业公司也对 CRM 作分析，它会整合各种内部外部数据 (包括企业内部 CRM 系统加上社交媒体等外部数据)，帮销售团队找出有价值的潜在顾客，提高销售成功率。
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详解大数据
详解大数据
详解大数据
详解大数据
面向服务的大数据分析平台解决方案
关键字：Amazon
大数据解决方案 大数据平台 解决方案
　　近年来，处理与分析已经成为全球性问题，引起欧美各国政府和产业界高度重视，美国政府于2012年3月率先发布了《大数据研究与发展计划》，, Amazon、、、、等国际领先和仃公司都在相关技术领域和应用进行布局，力图在大数据产业中抢得先机。
　　随着我国经济社会和水平不断提高，在政府管理、公共服务、科学研究、商业应用等许多领域也而临大数据问题，亚需各种有针对性和经济有效的解决，快速提升我国在大数据领域的整体实力和国际竞争力。
　　木文结合中国科学院战略性技术先导专项“而向感知中国的新一代信息技术”中“海”的研制实践，提出基于互联网和、而向服务的大数据分析平台解决方案，以满足日益增长的用户需求，为我国开展大数据分析技术的研究和实践提供借鉴和参考。
　　一、大数据技术发展现状
　　来临，工业界是技术争霸的主战场。全球大数据产业界针对大数据特有的海量、非结构化、关系复杂、动态时变等特性以及不断涌现的各种新型应用需求，围绕海量复杂数据的、管理、整合、处理、分析、展现、应用等主要环节，已经形成了新的大数据产业体系。
　　从发展路线角度看，业界将大数据产业划分为三大阵营:一类是以IB M、、、,EM C等为代表的传统仃领导厂商，通过“硬件十软件十数据”整体解决方案向用户提供以平台为核心的完备的基础架构与服务，并通过密集地并购大数据分析，以迅速增强和扩展在大数据分析领域的实力和市场份额;一类是以, SPSS等为代表的专业商务智能公司，专注于智能数据分析;还有一类是以G oogle,Am azon, Facebook等互联网公司为代表，基于自身的应用平台、庞大用户群和海量用户信息，提供精准营销和个性化推荐等商业活动。以上三大阵营各有特点和优势，形成了大数据时代三足鼎立的格局。
　　1.平台解决方案厂商
　　以IB M、微软、惠普、ORACLE, EMC等为代表的传统IT巨头，通过“硬件+软件+数据”的整体平台向用户提供大数据一站式解决方案。IBM在过去几年连续投入160亿美元，收购了30多家与大数据相关的企业，初步实现了大数据行业应用的布局。目前IBM在软件架构层而，收购了商务智能软件供应商Cognos、统计分析软件SPSS、分析供应商Netezza。结合IBM的DB2数据库，推出了支持Apache的Info BigIn sights软件，支持大数据的应用。在硬件架构层而，IBM发布了集成了、存储、网络设备及相应软件系统的大数据Pure Data，提供数据仓库、和数据分析等功能。
　　为了应对行业竞争，数据库龙头企业ORACLE推出了0racle大数据一体机。该一体机集成了0racle Exalogic云, 0racle Exadata数据库云服务器和0racle Exalytics商务智能云服务器形成了ORACLE企业级端到端大数据的产品线。
　　通过收购 Vertica 公司，惠普推出针对大数据的Vertica 6.1 数据分析平台，突破了传统数据仓库和数据库无法实现纵向扩展的瓶颈。在大数据管理方面，Vertica平台实现高速度、高性能、高可扩展，通过内嵌 R 语言包实现了分析功能。Vertica 数据分析平台以软件的形式存在，可以加载在不同的计算资源上运行，包括一体机，同构或异构的硬件集群，甚至是公有云环境。
　　存储服务器厂商 EMC 依托其 Greenplum 数据库推出了第一款 Greenplum 一体机产品(Appliance)，对原有的EMC硬件和Greenplum 软件进行了整合。Greenplum 采用不同于Oracle，DB2等数据库产品的shared-nothing 大规模并行处理(Massive Parallel Process，MPP) 架构，特别适用于大数据分析场景，可以通过增加节点方式进行横向扩展，从而有效控制成本和性能。Greenplum 包含支持结构化数据处理的 Greenplum Database 和非结构化数据处理的Greenplum HD (Hadoop)。
　　整体平台解决方案厂商依靠自身原有的软件、硬件或技术优势，通过收购及整合不同公司的产品线，实现对大数据各个领域的覆盖。但是这种堆砌式的系统整合，并不能彻底的突破大数据分析的瓶颈。只有通过对自身产品和技术的原始创新，才能实现对大数据处理问题的彻底解决。
　　2. 商务智能专业厂商
　　以 SAS、Teradata、Hyperion、Business Objects、Cognos、SPSS 等为代表的商务智能专业厂商长期专注于智能数据分析领域，具有技术实力强、产品线丰富、深刻理解(如银行、电信、零售)应用需求等优势。近年来，随着大数据分析竞争日趋激烈，该类厂商成为传统 IT 巨头的争夺焦点，早在 2007年至 2009 年，Oracle、SAP、IBM 等 IT 巨头就已完成对商务智能前四大厂商 Hyperion、Business Objects、Cognos、SPSS 的并购。
　　商务智能专业厂商在大数据时代的发力点在结构化数据处理。在大数据时代，这些厂商开始加大在高可扩展计算、非结构化数据处理、以及与业务运营集成的实时处理(即操作型商务智能)等方面的投入和创新。例如，SAS 在 2012 年推出了基于内存计算的高性能数据分析方案，核心部件包括：SAS 高性能分析服务器、SAS 可视化分析和 SAS DataFlux 数据流处
　　理引擎。SAS 高性能分析服务器采用库内分析和内存计算两种解决方案。库内分析技术在数据库内实现分析的过程，用户过去开发的 SAS 程序可以直接移植使用，而且这样的分析过程无需提取数据，避免了数据传输的额外开销，分析能力极大地提高。内存计算技术则利用大内存服务器的优势，减少数据从硬盘加载到内存的机会，把数据和分析程序直接放置在内存中执行，特别适合具有迭代和嵌套模式的分析算法，极大地提高了建模处理的速度。除此之外，SAS 公司最新推出的高性能分析解决方案还采用了“SAS Visual Analytics”技术，即可视化分析，让用户及时地查看分析结果。
　　Teradata 公司针对大数据处理提出了统一数据架构 (Teradata Unified Data Architecture，UDA)下的 Aster 大数据分析平台该平台继承了Teradata公司统一数据架构在数据管理方面的优势，它与大数据的收集、处理等工作紧密相连，为企业提供一个完善的数据源。UDA 通过 Hadoop 实现数据存储管理，通过 Aster 实现数据探索和分析，通过 Teradata实现统
　　一的数据架构，将存储、分析与整合相互结合，实现大数据价值的一个完整的闭环。
　　商务智能专业厂商(如 SAS、Teradata)凭借在数据分析领域的长期积累，在大数据的分析建模方面仍然处于行业领导地位。但是，这些产品的大数据处理能力往往依赖于高性能服务器的处理能力，虽然他们也在向 Hadoop 等分布式平台迁移，但是实际的效果还有待观察。
　　3. 互联网公司
　　大型的互联网巨头，如国外的 Google、Facebook、Amazon，国内的、、等，基于自身海量的用户信息和互联网处理平台，依托大数据提供精准营销和个性化广告推介等商业活动。十年前，Google发表的 GFS(Google File System)、MapReduce、和 BigTable论文催生了大数据处理的事实标准Hadoop。目前，Google 通过自身开发的 Caffeine平台，直接将索引放置在分布式数据库 BigTable 上。Google 还向用户提供了大数据的虚拟服务器业务，用户可以把数据上传到 Google，采用 Google 提供的BigQuery和 Google Compute Engine等服务和基础设施完成数据查询和分析。
　　Facebook 目前运行着世界上最大的 Hadoop 服务器集群，存储的数据超过了 100PB，每30 分钟可以处理的数据超过了 105TB。然而，爆炸式增长的数据使Facebook 的 Hadoop 服务器集群难以承受，出现数据雪崩问题 ( of data)。为此，Facebook 开发出两种全新软件平台处理大数据的挑战，第一种叫做“Corona ( 日冕 )”，它可以实现在数目庞大的
　　Hadoop 服务器之间运行大量的任务，并且不用担心软件错误会导致整个服务器集群出现崩溃。第二种叫做“Prism ( 棱镜 )”，它实现了不同地域服务器的复制和传输，使 Facebook 遍布全球数据中心的Hadoop 服务器集群的数据得到同步，形成更加庞大的Hadoop 数据集群。
　　服务提供商 Amazon 推出了 Amazon 弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)。弹性MapReduce 是一项能够迅速扩展的 Web 服务，运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务平台上(Amazon S3)上。作为业界领先的云计算服务提供商，Amazon 提供网页检索、、数据挖掘、金融建模等数据密集型的任务需要的弹性云服务，动态地满足用户对于计算资源的需求。
　　相对于国外互联网企业在大数据技术上的不断创新，国内互联网企业主要在大数据应用模式上创新。阿里巴巴利用旗下的历史交易数据，推出了“指数”，相对于国外互联网企业在大数据技术上的不断创新，国内互联网企业主要在大数据应用模式上创新。阿里巴巴利用旗下淘宝网的历史交易数据，推出了“淘宝指数”，商家可以参考该指数指导生产、制定价格和控制库存。百度面对大数据时代企业需求，从数据、工具及应用三个层面规划大数据时代的企业战略。腾讯利用自身强大的社会网络通讯平台资源，通过大数据技术挖掘社会网络中的商业价值，实现了不同产品营销平台，为用户推荐感兴趣的产品和内容。
　　综上所述，当前的大数据技术领域以产业引领为主，在大数据集中的领域推出相应的产品和服务。学术界主要围绕其中的难点问题展开基础性研究。目前，围绕大数据的科学研究、技术创新、系统开发和实际应用刚刚起步，无论产业界还是学术界，正处在群雄并起的“大数据春秋时期”。可以预计，在未来五至十年，大数据领域将会发展成若干核心团队、公司、典型应用的“大数据战国时代”。
　　二、大数据分析平台体系架构
　　大数据没有一个明确的定义，是一个相对的概念，取决于当前所具有的数据处理能力。如果一个用户所面对的数据超出该用户所拥有的数据存储、处理和分析的能力，致使该用户不能有效地利用数据，该用户就面对大数据问题。在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，为众多的和个人用户提供大数据处理和分析的能力，将成为大数据产业发展的重要方向。
　　面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及为用户提供数据存储、管理及分析服务。
　　大数据分析平台的拓扑架构如图 1 所示。其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。
　　图1.大数据分析平台拓扑示意图
[ 责任编辑：李伟 ]
人与人的社交关系已经完全迁移到…
甲骨文的云战略已经完成第一阶段…
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