2016年大公司机器学习深度探索：SAS、IBM、微软等巨头布局

"2016机器学习大盘点（第3篇）" 这篇文章是关于2016年机器学习和深度学习领域的重要回顾，特别是大公司在这一领域的动态。文章分为三部分，前两部分分别讨论了关键趋势和开源项目的发展。在第三篇中，作者聚焦于科技巨头如何利用他们的资源在机器学习和深度学习上展开竞争。 首先，文章提到了SAS，这是一个在分析预测技术领域软件收入遥遥领先的公司，其独特的商业模式使它在业界具有显著地位。SAS拥有丰富的专业人才，包括统计学家、精算师和生命科学家，其软件广泛应用于需要深度统计分析的行业。 其次，文章提到了IBM、微软、Oracle、SAP和Teradata等数据仓库市场的领导者。这些公司拥有强大的财务基础，能够开发和推广机器学习软件，并利用其庞大的客户群进行交叉销售。尽管Teradata在商业智能软件方面可能不如其他几家，但IBM和微软已经在开源领域做出承诺，直接参与到开源项目中，如IBM对OpenPOWER和微软对.NET Foundation的支持。 此外，文章还提及了戴尔和HPE在高级分析市场的退出，以及谷歌和Amazon Web Services(AWS)在业务分析领域的尝试。谷歌创建了Google Cloud Machine Learning，而AWS推出了QuickSight，两者都在积极布局机器学习市场。 在开源软件的态度上，IBM和微软的开放策略受到肯定，它们对开源项目的贡献表明了对这一模式的接纳。相比之下，Oracle和SAP在使用开源软件的同时，贡献较少。SAS虽然也有涉足开源，但其态度似乎更为保守。 最后，文章预告了第四篇将介绍的机器学习初创公司，以及即将发布的年度调查结果。这显示了机器学习领域的创新活力，不仅有大公司的参与，还有众多初创公司崭露头角，共同推动着这一领域的快速发展。 2016年的机器学习和深度学习领域见证了大公司的大规模投入，开源软件的普及，以及新企业的崛起，预示着未来在这个领域的竞争将更加激烈和多元化。