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MCPN750-1462A Motorola让利到底
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Machine learning是人工智能的技术。通过数据来建立更好的智能。那么我们在人工智能范畴中还需要手动去进行运算的选择吗？我们当然有智能的自动方式。在人工智能范畴有一个趋势，就是人工智能算法(metaAIAlgorithm)，就是给予一些问题，能够自动找到合适的人工智能运算方法。
利用这种方式来进行Machine learning的塬理就是利用如概率来进行设定以及对特征设定不同权限等等。今天我们的计算能力已经足以让我们进行这样大量的测试。暴力测试可以采用常规的交叉验证，或者采用类似于FACET那样的渐进式技术。
测试可以从对数据的最简单分析开始，如果我们发现数据在分类时有明显的不平衡性时，我们可以试着选择Anomalydetection的算法。
数据科学家将来做什么呢？
有人会说，目前不能自动化的范畴太多了。的确，把所有Machine learning范畴都自动化是很困难的。不过，目前API在预测方面已经能够比拟那些传统的分析技术了。这方面API创造的价值巨大。
由于这些新的工具出现，数据科学家的角色也在发生变化。现在要成为数据科学家可能比以前更容易了。由于预测性API的出现，由数据科学家来做的工作变得更加容易了。这些工作可以由数据库工程人员或者软件工程人员来进行。这也就是有些人说的数据科学不科学。而我要说的是较为好听的说话：“数据科学正在不断进步。”
在预测API范畴中，数据科学家依然在团队里扮演重要角色。他帮助团队成员使用这些API。更多是作为一个主管的角色来指导大家使用，而不像以前那样需要亲自动手。
更重要的是，数据科学家还需要不断开发Machine learning的自动化工具。除了目前的监督学习(Supervised Learning的API外，也开始出现了强化学习(Reinforcement Learning)的API。此外，还需要提供一些工具能够使得应用范畴专家把他们的知识融入到算法中。早在2011年汉诺威工业博览会上，德国率先提出“工业4.0”的概念，之后美国也推出工业物联网、互联企业等类似概念。无论工业4.0还是工业互联网，其主要特征都是智能和物联，而主旨都在于将传统工业生产与现代信息技术相结合，从而提高资源利用率和生产灵活性、增强客户与商业伙伴紧密度并提升工业生产的商业价值。
“工业4.0”是一个宏大的愿景，但又是一个简单的概念：把大量的有关人、IT系统、自动化原件和机器的信息融入到虚拟网络——实体物理系统(CPS)中，并利用产生的数据为企业服务，其本质即为“融合”。在制造系统中，工厂现场设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，并传到云端进行存储、分析，形成决策并反过来指导、协同企业的生产和运营。
通过工业4.0可以建立一种人——技术互动的崭新模式，即机器适应人的需
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