MCPN750-1462A Motorola讓利到底
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Machine learning是人工智能的技術(shù)。通過數(shù)據(jù)來建立更好的智能。那么我們在人工智能范疇中還需要手動去進行運算的選擇嗎?我們當(dāng)然有智能的自動方式。在人工智能范疇有一個趨勢,就是人工智能算法(bAIAlgorithm),就是給予一些問題,能夠自動找到合適的人工智能運算方法。
利用這種方式來進行Machine learning的塬理就是利用如概率來進行設(shè)定以及對特征設(shè)定不同權(quán)限等等。今天我們的計算能力已經(jīng)足以讓我們進行這樣大量的測試。暴力測試可以采用常規(guī)的交叉驗證,或者采用類似于FACET那樣的漸進式技術(shù)。
測試可以從對數(shù)據(jù)的最簡單分析開始,如果我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)在分類時有明顯的不平衡性時,我們可以試著選擇Anomalydetection的算法。
數(shù)據(jù)科學(xué)家將來做什么呢?
有人會說,目前不能自動化的范疇太多了。的確,把所有Machine learning范疇都自動化是很困難的。不過,目前API在預(yù)測方面已經(jīng)能夠比擬那些傳統(tǒng)的分析技術(shù)了。這方面API創(chuàng)造的價值巨大。
由于這些新的工具出現(xiàn),數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色也在發(fā)生變化。現(xiàn)在要成為數(shù)據(jù)科學(xué)家可能比以前更容易了。由于預(yù)測性API的出現(xiàn),由數(shù)據(jù)科學(xué)家來做的工作變得更加容易了。這些工作可以由數(shù)據(jù)庫工程人員或者軟件工程人員來進行。這也就是有些人說的數(shù)據(jù)科學(xué)不科學(xué)。而我要說的是較為好聽的說話:“數(shù)據(jù)科學(xué)正在不斷進步?!?br />
在預(yù)測API范疇中,數(shù)據(jù)科學(xué)家依然在團隊里扮演重要角色。他幫助團隊成員使用這些API。更多是作為一個主管的角色來指導(dǎo)大家使用,而不像以前那樣需要親自動手。
更重要的是,數(shù)據(jù)科學(xué)家還需要不斷開發(fā)Machine learning的自動化工具。除了目前的監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning的API外,也開始出現(xiàn)了強化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)的API。此外,還需要提供一些工具能夠使得應(yīng)用范疇專家把他們的知識融入到算法中。早在2011年漢諾威工業(yè)博覽會上,德國率先提出“工業(yè)4.0”的概念,之后美國也推出工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)企業(yè)等類似概念。無論工業(yè)4.0還是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),其主要特征都是智能和物聯(lián),而主旨都在于將傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)與現(xiàn)代信息技術(shù)相結(jié)合,從而提高資源利用率和生產(chǎn)靈活性、增強客戶與商業(yè)伙伴緊密度并提升工業(yè)生產(chǎn)的商業(yè)價值。
“工業(yè)4.0”是一個宏大的愿景,但又是一個簡單的概念:把大量的有關(guān)人、IT系統(tǒng)、自動化原件和機器的信息融入到虛擬網(wǎng)絡(luò)——實體物理系統(tǒng)(CPS)中,并利用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為企業(yè)服務(wù),其本質(zhì)即為“融合”。在制造系統(tǒng)中,工廠現(xiàn)場設(shè)備傳感和控制層的數(shù)據(jù)與企業(yè)信息系統(tǒng)融合,并傳到云端進行存儲、分析,形成決策并反過來指導(dǎo)、協(xié)同企業(yè)的生產(chǎn)和運營。
通過工業(yè)4.0可以建立一種人——技術(shù)互動的嶄新模式,即機器適應(yīng)人的需
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