如果听到下面有关机器学习的看法，你会和我一样心生厌恶吗？
机器学习，天啊，又一个把生活复杂化的技术！
我又要刷新脑袋里的数据库了，覆盖其他被抹去的技术，多么繁忙的工作！
能开发一种一直持续自动更新新技术发明的程序吗！希望早日成真！
这些看法让我开始阅读有关机器学习的书，让人吃惊的是，它远比我原以为的有趣的多，因为你无法通过其他手段获取机器学习独有的分析能力与结果。机器学习最吸引人之处在于：你能编写程序，这种程序能从数据、例子和经验中学习，程序在更为抽象的程序指令下解决不同问题。
为了更多了解机器学习，我开始研究这一新技术的运用情况。机器学习巳被广泛应用于无人驾驶汽车、语音识别、网站搜索，还极大改善了人类对基因组的了解。机器学习的应用非常广泛，人们每天大量使用这项技术，却可能对此一无所知。
打动我的问题来了：如何用这种技术来赚钱？
曾经在《福布斯》上读过一篇文章，每年大约有百分之八十到九十的创业公司倒掉。我们为什么不用机器学习预测创业公司能否成功？ 我猜想，花力气收集这些创业公司以及其他成功创业公司的数据，就是一套有望应用机器学习的数据库。至于数千家公司的相关数据，可以从其他渠道获取，比如CrunchBase。
我不清楚解决这一问题的难度有多大、多复杂，预测更准确，需要考虑多变量。但是，可以肯定的是：机器学习能帮助人们确定某家初创公司是否可能存活下来，还能分析该公司优劣，解释结局背后的原因。 下一个困扰我的问题是，有没有哪家风使用机器学习来预测某家创业公司的成功率？ 风投是一个风险行业，他们要预测所投公司的成功可能性。就我所限知识，几乎没几个风投会用机器学习软件来预测这个问题。原因可能如下：
风投的样本太小，花大价钱做机器学习软件来处理小样本数据库，不划算。
即使他们打算纳入其他风投的档案资料来扩大自己的数据库，数据库本身无法提供有关这些初创公司的洞见。
人们经常改变原计划。人是每个初创公司的常量，也是最重要因素。我相信风投不会只投产品，而是管理团队和产品的组合。没有软件可以准确预测人的行为，这可能也是这类软件开发的瓶颈。
现在，风投使用的是诸如Mattermark这样的软件，侦测、跟踪公司、部门以及市场趋势，将资金投给每个领域最有胜算的公司。
我相信，机器学习能解决上述问题，较之其他方法，它能为风投提供更准确的判断。 据我所知，可能只有一个初创公司Trenify.io真的在做这种尝试，不过他们产品的准确性也是以人类行为某种局限性为基础的。
我坚信，将机器学习应用到预测初创公司的成功可能性会是新的创业契机。
你们怎么看？
