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除了GitHub,微软在人工智能有哪些大手笔?【亚博APP安全有保障】

发布时间:2021-05-26    来源:亚博APP安全有保障63653

本文摘要:近日,微软公司在官方博客月宣告,以75亿美元的价格并购代码托管地平台GitHub。

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近日,微软公司在官方博客月宣告,以75亿美元的价格并购代码托管地平台GitHub。虽然微软公司不是唯一垂涎GitHub的巨头,但因得出溢价25倍的收购价近高达其它竞争对手,最后促使交易。据理解,自2007年10月克里斯·万斯克拉斯和汤姆·普雷斯顿·沃纳联合创立了社区,GitHub平台上至今已挤满了大约2800万开发者,代码库则超过8500万。事实上,除了平台的搭起,近年来各家科技巨头在人工智能领域也进行了“并购竞赛”。

微软公司仅有在2013-2017五年间,就并购了Netbreeze、Equivio、SwiftKey、Genee、Maluuba等数家人工智能创业公司。社交监控Netbreeze:NLP为基础,将各种语言变成标准化语言2013年3月,微软公司并购了社交监控分析公司Netbreeze。此后,该公司业务在微软公司中起着的起到是通过DynamicsCRM客户关系管理软件,对Facebook、YouTube、Twitter及6000个在线新闻网站、1800万个博客等的信息流展开分析。这个收购案的背景是:传统IT公司正在企图改变为以智能技术赋能的信息流技术营销公司。

在同一时期,还包括甲骨文、Salesforce.com也并购了Eloqua和BuddyMedia。据前微软公司副总裁鲍勃·斯图兹回应,Netbreeze主营业务融合了自然语言处置(NLP),以及数据挖掘和语义文本分析的现代方法,反对还包括德语、英语、法语、西班牙语、俄罗斯语、阿拉伯语、日语和普通话在内的28种有所不同的文字系统。这比起竞争解决方案是众多优势,需要将各种语言改变为标准化语言,然后借此分析人们在网络上的情绪。

机器学习Equivio:非结构性数据和文件智能分析2015年1月,微软公司并购了机器学习公司Equivio。作为eDiscovery和信息管理服务提供商,Equivio的主营业务为通过机器学习算法对批量文本展开归类分组,限于于邮件、社交网络或者法律事务等文本内容,公司客户还包括美国司法部、毕马威、德勤等。

并购Equivio之后,微软公司可以更为有效地的应付大量电子邮件和办公文档带给的可观数据流的技术挑战。主要起到原理是,通过Equivio研发出有的机器学习技术,可以利用其分析软件对大量的非结构性数据和文件展开智能分析,然后展开分组归类。在办公软件领域,彼时的微软公司也面对着谷歌等一批竞争对手,各家都利用机器学习技术为自家产品赋能,微软公司对Equivio的并购正逢其时。智能键盘SwiftKey:主持人语种从近90种减至100余种2016年,人工智能在各个产业的赋能之势日趋平稳,各家科技巨头都打开了“买买卖”模式。

谷歌在这一年并购了图像识别公司Moodstocks和NLP公司Api.ai。英特尔并购了芯片公司NervanaSystems。

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视觉芯片公司Movidius,以及计算机视觉公司Itseez。对于微软公司来说,这一年的仅次于进账是已完成了对智能键盘公司SwiftKey的并购。作为智能手机最风行的应用于之一,SwiftKey曾加装在3亿多台设备上,最初的商业模式是以4美元的价格出售可预测键盘软件,后来于2014年开始使用免费的iTunes模式。

此外,公司也与智能手机商合作取得收益。并购之后,SwiftKey反对语言从近90种减至100余种。虚拟世界助理Genee:提高虚拟世界助手与人类的对话正式成立于2014年的Genee,是获取基于人工智能算法的会议行程决定服务公司,可以通过自然语言处置和优化过的决策算法,有效地修改会议决定的繁复耗时的环节,特别是在针对大型多人的会议决定。

之所以自由选择并购Genee,是因为在微软公司显然,自然语言处置技术和优化的决策算法来提高虚拟世界助手与人类的对话,在服务于大型的组织,以及无法访问他人日程表时最为简单。并购后,Genee被逐步统合到Office365部门。NLP/NLUMaluuba:更进一步增强机器读者和撰写能力Maluuba正式成立于2011年,总部分别另设于加拿大和滑铁卢,2017年1月,公司被微软公司并购。

公司的主要技术为自然语言处置的深度自学,通过这次并购,微软公司更进一步增强了机器读者和撰写能力。据外媒早前报导,2016年夏季,Maluuba早已需要共享一套高级人工智能系统的涉及结果,这套人工智能系统当时需要以相似自然人的能力读者和解读文本内容,其能力早已优于谷歌(微博)和Facebook的类似于系统。

被微软公司并购后,Maluuba第一个研究进展是在去年十月发售了用作推理小说的可视化数据集FigureQA,涉及研究论文《FigureQA:AnAnnotatedFigureDatasetforVisualReasoning》公布在了ArXiv上。


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