为什么让机器学习预测创业公司走向很靠谱?

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?

  1. 机器学习,天啊,又一个把生活复杂化的技术!

  2. 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!

  3. 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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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?

入门机器学习创业公司
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