Technavio：选出了全球 Top 6 的深度学习机构，规模将超13亿美元
technavio 是一家全球技术研究与咨询公司，其最近的《全球深度学习系统市场报告》选出了全球 top 6 的深度学习机构，分别是谷歌的母公司 alphabet、伯克利视觉学习中心（bvlc）、facebook、蒙特利尔大学的 lisa lab 以及微软公司。报告称，到2020年，全球深度学习系统市场规模将超13亿美元，2016~2020年期间的复合年增长率达到 38.73%。深度学习具有在现实生活中应用的巨大潜力，这也使得它越来越受到关注。在实际应用中，社交媒体、软件服务协议、硬件、网站cookies 以及应用程序权限等为训练神经网络提供了大量数据。深度学习网络在从这些数据中提取有价值的信息方面很有优势，因为它们擅长无监督学习。
①美洲市场得到bfsi行业快速增长的数据的驱动。
②北美有超过1500家 ai 公司。
③2010年以来，金额最大的四项 ai 收购案例均发生在英国。
④亚太地区将是 ai 增长最快的区域，到2020年预计年复合增长率将达到41.58％。
全球范围里的深度学习系统是一个高度分散的市场，既有许多大型公司，也有无数的初创企业。technavio 的分析师预计，随着不同类型的企业进入这个市场，市场竞争将加剧。拥有差异化产品的企业具有更大的竞争力，为了在这个市场上站稳地位，企业将持续创新。此外，随着先进技术的广泛普及，产品更加多样，产品的选择将变得更加复杂。
全球 top 6 深度学习企业
technavio 评出的全球 top 6 深度学习企业如下：
alphabet
2015年11月，alphabet 的子公司谷歌宣布在开源 apache 2.0 许可下开放 tensorflow 深度学习框架。tensorflow 是由谷歌机器智能研究团队开发的深度学习框架，可用于使用数据流图进行数值计算。该框架由 python api 组成，使用数据流图执行数值计算。tensorflow 拥有快速增长的用户和贡献者社区，使它成为非常受欢迎的深度学习框架。
bvlc
bvlc（伯克利视觉学习中心）及其社区贡献者在 bsd 2-clause 许可下开发了名为 caffe 的深度学习平台。caffe 是使用 c++ 开发的，具有表达简洁、快速和模块化的优势。caffe 拥有许多特征，如富于表达力的结构、可扩展的代码以及不错的速度。
facebook
facebook 开发了深度学习框架 torch，能用于训练大规模卷积神经网络，适用于图像识别等ai应用。torch 是一个系统的计算框架，广泛支持各种机器学习算法。它同时提供的 tensor 库具有非常高效的 cuda 后端，且神经网络库可用于构建具有自动微分功能的随机非循环计算图。
lisa lab
蒙特利尔大学的 lisa lab 开发了名为theano的深度学习框架。theano 是一个软件包，或说是一个数学表达式的编译器，能够有效地定义、评估和优化包含多维数组的数学表达式。theano 允许用户在不同的架构（如 cpu或 gpu）上编程。theano 不仅可用于 cpu 密集型的机器学习，也可用于大规模神经网络或深度学习。
微软
cntk（微软认知工具包）是微软的一个开源深度学习工具包，可用于加速 ai 开发，使在多个 gpu 和服务器上组合训练多种深度学习模型变得容易。cntk 适用于许多应用，例如语音识别、机器翻译、图像说明、图像识别、语言建模、自然语言理解、文本处理等。
nervana systems
今年8月英特尔正式收购深度学习创业公司 nervana systems，其目的是加强英特尔内部ai解决方案的作用。nervana 开发了基于 python 的深度学习框架 neon，并且最近在 apache 2.0 许可下开源了。neon 具有定制化的 cpu 和 gpu 后端，分别名为 nervana cpu 后端和 nervana gpu 后端。
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全球范围里的深度学习系统是一个高度分散的市场，既有许多大型公司，也有无数的初创企业。technavio 的分析师预计，随着不同类型的企业进入这个市场，市场竞争将加剧。拥有差异化产品的企业具有更大的竞争力，为了在这个市场上站稳地位，企业将持续创新。此外，随着先进技术的广泛普及，产品更加多样，产品的选择将变得更加复杂。
全球 top 6 深度学习企业
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alphabet
2015年11月，alphabet 的子公司谷歌宣布在开源 apache 2.0 许可下开放 tensorflow 深度学习框架。tensorflow 是由谷歌机器智能研究团队开发的深度学习框架，可用于使用数据流图进行数值计算。该框架由 python api 组成，使用数据流图执行数值计算。tensorflow 拥有快速增长的用户和贡献者社区，使它成为非常受欢迎的深度学习框架。
bvlc
bvlc（伯克利视觉学习中心）及其社区贡献者在 bsd 2-clause 许可下开发了名为 caffe 的深度学习平台。caffe 是使用 c++ 开发的，具有表达简洁、快速和模块化的优势。caffe 拥有许多特征，如富于表达力的结构、可扩展的代码以及不错的速度。
facebook 开发了深度学习框架 torch，能用于训练大规模卷积神经网络，适用于图像识别等ai应用。torch 是一个系统的计算框架，广泛支持各种机器学习算法。它同时提供的 tensor 库具有非常高效的 cuda 后端，且神经网络库可用于构建具有自动微分功能的随机非循环计算图。
lisa lab
蒙特利尔大学的 lisa lab 开发了名为theano的深度学习框架。theano 是一个软件包，或说是一个数学表达式的编译器，能够有效地定义、评估和优化包含多维数组的数学表达式。theano 允许用户在不同的架构（如 cpu或 gpu）上编程。theano 不仅可用于 cpu 密集型的机器学习，也可用于大规模神经网络或深度学习。
微软
cntk（微软认知工具包）是微软的一个开源深度学习工具包，可用于加速 ai 开发，使在多个 gpu 和服务器上组合训练多种深度学习模型变得容易。cntk 适用于许多应用，例如语音识别、机器翻译、图像说明、图像识别、语言建模、自然语言理解、文本处理等。
nervana systems
今年8月英特尔正式收购深度学习创业公司 nervana systems，其目的是加强英特尔内部ai解决方案的作用。nervana 开发了基于 python 的深度学习框架 neon，并且最近在 apache 2.0 许可下开源了。neon 具有定制化的 cpu 和 gpu 后端，分别名为 nervana cpu 后端和 nervana gpu 后端。
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