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未来二十年产生独角兽行业大数据独角兽名单

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数据科学是2022年最受欢迎的新兴领域之一，也是最受欢迎的职业选择。目前，数据科学主导着新兴就业市场，在过去几年中，数据科学的招聘人数增长了50%。

技术正在革新几乎每个行业，并日益普及。数据科学是组织的宝贵资产，因为可以帮助公司理解和增强其流程，节省时间和金钱。有效利用数据科学工具通过分析不同营销渠道的表现并专注于那些提供更高投资回报的渠道，使公司能够减少洞察力、耐心和财务的浪费。数据大多数大型科技公司都在招聘有技能的专业人士，他们能够识别出先进技术的需求，并充分发挥其潜力。以下是10家顶尖的数据科学独角兽公司，他们正在招聘数据专业人士，并提供丰厚的职业机会。

1、 Inspur Cloud

Inspur Cloud是中国领先的云计算、大数据服务提供商，旗下拥有浪潮信息、浪潮软件、浪潮国际三家上市公司，涵盖云数据中心、云服务、大数据、智慧城市、智慧企业四大行业集团。浪潮提供的IT产品和服务满足120多个国家和地区的信息需求。

2、 FractalAnalytics

Fractal是一家高级分析解决方案初创公司，也是人工智能领域的杰出参与者之一。该公司的使命是为企业中的每一个人类决策提供动力，并为世界上最大的财富500强公司带来人工智能、工程和设计。该公司的产品有助于战术决策和自动化操作。

3、Databricks

Databricks是一家数据和人工智能公司，提供了世界上第一个也是唯一一个在云端的Lakehouse平台。该公司结合了最好的数据仓库和数据湖，为数据和人工智能提供一个开放和统一的平台。

4、 4Paradigm

4Paradigm是一家人工智能技术和服务提供商。其提供了一个机器学习技术平台，可以准确预测和数据，帮助公司提高效率，降低风险，获得更大的商业价值。由第四个范式创始团队发起的迁移学习，被业界认为是“下一代人工智能技术”。

5、6sense

6sense重塑了组织创造、管理和将渠道转化为收入的方式。该公司捕捉匿名购买信号，在理想的时间锁定正确的账户，并推荐渠道和信息，以提高收入表现。消除猜测、摩擦和浪费的销售工作，6sense授权销售、市场和客户成功团队显著提高管道质量是公司的一些关键职责。

6、 Dataiku

Dataiku是EverydayAI的平台，将数据的使用系统化，以实现卓越的业务成果。使用Dataiku产品的公司有效地提升了其客户，使之能够利用数据做出更好的日常决策。

7、OpenAI

OpenAI是一家人工智能研究和部署公司，致力于确保通用人工智能惠及每个人。人工智能是一种极其强大的工具，必须在安全的情况下加以利用，并牢记人类的需求。OpenAI致力于将利益的一致性放在首位。

8、 Dremio

Dremio是一个简单开放的Lakehouse平台，旨在在数据湖上提供关键任务的BI。作为ApacheArrow的创始人，Dremio的使命是为数据湖重塑SQL，并满足客户的期望。

9、 Pagaya

PagayaInvestments是一家金融科技公司，利用机器学习和大数据分析来管理机构资金，重塑资产管理领域。Pagaya专注于固定收益和替代信贷，为包括养老基金、保险公司和银行在内的机构投资者提供各种全权委托基金。

10、 RedisLabs

Redis通过为实时世界创建数据层，使应用程序更快。该公司是开源Redis项目的赞助商，Redis是世界上最受欢迎的内存数据库，并提供了实时数据平台RedisEnterprise。开发人员依靠Redis为其应用程序构建性能、可扩展性、可靠性和安全性。

5种用于Python的强化学习框架。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的

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有很多标准的库用于监督和无监督的机器学习，例如Scikit-learn，XGBoost甚至Tensorflow，这些库可以立即让您入门，并且可以在线找到支持的日志。可悲的是，对于强化学习(RL)并非如此。

并不是说没有框架，事实上，有很多RL框架。问题是尚无标准，因此很难找到在线开始，解决问题或定制解决方案的支持。这可能是由于以下事实造成的：尽管RL是一个非常受欢迎的研究主题，但它仍处于行业实施和使用的初期。

但这并不意味着就没有强大的框架可以帮助您启动并使用RL解决您喜欢的任何问题。我在这里列出了一些我逐渐了解和使用的框架，以及它们的优缺点。我希望这能为您提供有关当前可用的RL框架的快速概述，以便您可以选择更适合您的需求的框架。

1. Keras-RL

我必须从整个列表中承认，这是我的最爱。我认为，到目前为止，它是几种RL算法的代码实现的最简单的理解，包括深度Q学习(DQN)，双DQN，深度确定性策略梯度(DDPG)，连续DQN(CDQN或NAF)，交叉熵方法(CEM) ，决斗DQN)和SARSA。当我说"最容易理解的代码"时，我指的不是使用它，而是对其进行自定义并将其用作您的项目的构建块*。 Keras-RL github还包含一些示例，您可以立即使用它们来入门。它当然使用Keras，您可以将其与Tensorflow或PyTorch一起使用。

不幸的是，Keras-RL尚未得到很好的维护，其官方文档也不是最好的。这为这个名为Keras-RL2的项目的分支提供了启发。

(*)我使用此框架的目的是什么? 好吧，很高兴您问-是我吗? 我已经使用此框架创建了定制的Tutored DQN代理，您可以在此处了解更多信息。

2. Keras-RL2

Keras-RL2是Keras-RL的一个分支，因此它与Keras-RL2共享对相同代理的支持，并且易于定制。这里最大的变化是Keras-RL2得到了更好的维护，并使用了Tensorflow 2.1.0。不幸的是，该库没有文档，即使Keras-RL的文档也可以轻松地用于此fork。

3. OpenAI Baselines

OpenAI Baselines是OpenAI的一组高质量RL算法实现，OpenAI是AI尤其是RL研究和开发的领先公司之一。它的构想是使研究人员可以轻松地比较其RL算法，并以OpenAI的最新技术(即名称)为基准。该框架包含许多流行代理的实现，例如A2C，DDPG，DQN，PPO2和TRPO。

> [plots from Stable baselines benchmark.]

不利的一面是，尽管在代码上有很多有用的注释，但OpenAI Baselines的文档却不够完善。另外，由于它被开发为用作基准而不是用作构建基块，因此如果您要为项目自定义或修改某些代理，则代码不是那么友好。实际上，下一个框架是此基础上的一个分支，可以解决大多数这些问题。

4. Stable Baselines

> [image from Stable Baselines documentation.]

Stable Baselines 是OpenAI Baselines的一个分支，具有主要的结构重构和代码清除功能。其官方文档站点中列出的更改如下：

所有算法的统一结构
符合PEP8(统一代码样式)
记录的功能和类
更多测试和更多代码覆盖率
附加算法：SAC和TD3(+对DQN，DDPG，SAC和TD3的HER支持)

我过去曾亲自使用过"Stable Baselines"，可以确认它确实有据可查且易于使用。甚至可以使用一个班轮来训练OpenAI Gym环境的代理：

from stable_baselines import PPO2PPO2model = PPO2('MlpPolicy', 'CartPole-v1').learn(10000)

5. Acme

Acme来自DeepMind，它可能是研究RL的最著名公司。这样，它已被开发用于构建可读的，高效的，面向研究的RL算法，并且包含几种最新代理的实现，例如D4PG，DQN，R2D2，R2D3等。 Acme使用Tensorflow作为后端，并且某些代理实现还使用JAX和Tensorflow的组合。

Acme的开发牢记要使其代码尽可能地可重用，因此其设计是模块化的，易于定制。它的文档并不丰富，但是足以为您很好地介绍该库，并且还提供了一些示例来帮助您入门Jupyter笔记本。

总结

此处列出的所有框架都是任何RL项目的可靠选择。根据您的喜好以及要使用的功能来决定使用哪个。为了更好地可视化每个框架及其优缺点，我做了以下视觉摘要：

Keras-RL — Github：RL算法的选择：☆☆☆文档：☆☆☆自定义：☆☆☆☆☆维护：☆后端：Keras和Tensorflow 1.14。
Keras-RL2 — Github：RL算法的选择：☆☆☆文档：不可用自定义：☆☆☆☆☆维护：☆☆☆后端：Keras and Tensorflow 2.1.0。
OpenAI基准— Github：RL算法的选择：☆☆☆文档：☆☆自定义：☆☆维护：☆☆☆后端：Tensorflow 1.14。
稳定的基线— Github：RL算法的选择：☆☆☆☆文档：☆☆☆☆☆自定义：☆☆☆维护：☆☆☆☆☆后端：Tensorflow 1.14。
Acme-Github：RL算法的选择：☆☆☆☆文档：☆☆☆自定义：☆☆☆☆维护：☆☆☆☆☆后端：Tensorflow v2 +和JAX

如果您已经决定使用哪种框架，那么现在只需要一个环境即可。您可以开始使用OpenAI Gym，在这些框架的大多数示例中已经使用了OpenAI Gym，但是如果您想在其他任务(例如交易股票，建立网络关系或提出建议)上尝试RL，则可以找到易于使用的清单。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。

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