现在，通过TensorFlow这样的开源软件库能够获取优秀算法的同时，越来越多的机器学习公司正在通过开发更强的、独有的算法来创造智慧财富。一种专有的算法（事实上通常是一组多种算法的集合）可能提供的是：更高的准确度、更丰富的功能、更快速的表现、更高的强度、更好的可解释性，部分算法不需要通过太大体量数据的训练就能得出结果。

　　创新是一点一点实现的，需要经历一个从“找窍门”到求新的过程。“找窍门”要做的事情是思考如何运用技巧对已有算法进行提升，求新则是在开发解决问题的全新途径，并能够成功地对其进行展开。

　　在包括自然语言处理在内的许多领域，缺少数据已经不再成为一种瓶颈。在其他领域，围绕算法进行的创新也能让其在少量数据的基础上发挥作用。因此，除了获取数据的渠道，机器学习公司同样对人才有着强烈的需求。

　　5. 机器学习人才

　　目前市场上的机器学习人才十分稀少，且非常昂贵。根据Procorre的一份研究报告，在英国，在招的通用数据科学家的职位数量在2016前半年同比增长了32%，而这种需求的增长已经超过了供应。而在英国所有的技术专家岗位之中，机器学习专家的薪水是最高的。

　　△英国各类技术专家平均年薪

　　考虑到激烈的人才竞争，一家优秀的公司必须展示出自己在可接受的成本下吸引和留住高水平机器学习人才的能力。

　　创业公司基本上是在为GAIM创造人才，它们无法同GAIM的规模、稳固性以及能提供的薪水相竞争——当然，它们也不需要这么做。实事求是的机器学习公司会对自己的雇员强调的优势是：直接影响产品的机会、更强的自主性、更多发布成果的自由、知识和技术上的挑战，如果公司够硬，还会有更多长期性的物质奖酬。

　　6. 强大的资本

　　考虑到如下因素，机器学习公司必须具备更强的资本能力：在富于技术挑战的领域内开发产品所需的更长时间、对于B2B公司而言更长的销售周期、招募机器学习专家所需的更高成本，以及广泛部署资源的需求——这些因素都将提升对人员的要求，限制公司扩张的速度。

　　优秀的机器学习公司会将足量的资本用作武器，以增强自身在竞争中的优势。

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