我们是一家机械加工生产管理行业，有没有好的生产管理软件，推荐下？

点击联系发帖人 时间：2018-10-03 15:34

机械加工生产管理

不过更让我激动的（甚至唤起了我的‘少年梦想’），则是利用 AI 生成伪造的色情影片：

《AI 生成的色情片》

另外，游戏行业也在大规模采用这些新型技术，例如利用 GAN 生成景观、英雄甚至整个世界。在我看来，我们必须提高自己的分辨能力——从伪造的色情影片到欺诈性网络人物。

全部神经网络皆遵循同一独特格式

现代开发领域（不仅仅是在人工智能行业）的一大难题在于，我们往往面对数十种作用基本相同的框架方案。目前，每家投身于机器学习领域的大型企业都拥有自己的框架：谷歌、Facebook、Amazon、微软、英特尔、甚至包括索尼与优步都是如此，这还不算其它众多开源解决方案。在单一人工智能应用程序当中，我们往往需要使用多种不同框架——例如利用 Caffe2 实现计算机视觉，PyTorch 实现自然语言处理，TensorFlow/Keras 则专攻推荐系统。将这一切加以合并需要耗费大量时间，意味着数据科学家与软件开发人员需要费心费力，而无法专注于处理真正重要的任务。理想的解决方案应当是一种独特的神经网络格式，且可轻松与各类框架进行对接，包括允许开发人员轻松部署、确保科学家能够轻松使用。在这方面，ONNX 应运而生：

《ONNX：开源神经网络改变了格式》

在我看来，这类 Zoo 方案只会越来越多 ; 再加上 ONNX 这类生态系统的出现，这些方案将变得更加集中（并凭借机器学习区块链类应用实现本体分散）。

设计一套神经网络架构无疑是一项痛苦的任务——有时候，大家可以通过叠加卷积层获得相当出色的结果，但在大多数情况下，我们需要利用直觉与超参数搜索等方法认真设计宽度、深度与超参数——例如随机搜索或贝叶斯优化。而且对于除计算机视觉以外的其它工作，我们不光需要对 ImageNet 上训练完成的 DenseNet 进行微调，同时也要面对 3D 数据分类或者多变量时序应用等其它难题。

目前已经存在多种能够利用其它神经网络从零开始生成新的神经网络架构的尝试，但其中我最为看好的，当数谷歌研究团队拿出的最新成果：

AutoML 用于大规模图像分类与对象检测

他们正在着手构建自然语言处理与数据库的接口，希望借此克服现代编码器 - 解码器自回归模型——即不仅能够对文字或句子进行嵌入，同时还可实现字符嵌入。此外，ROUGE 等自然语言评分优化机制等研究成果同样值得关注。

我相信通过上述开发工作，未来我们的聊天机器人至少能够获得更强大的智能信息检索与命名实体识别能力，并可能会在一部分封闭领域当中出现完全由深度学习技术驱动的机器人方案。

时序分析的当前发展水平

除了 Salesforce 之外，另一股遭受严重低估的机器学习研究力量当数优步 AI 实验室。前一段时间，他们曾发表一篇博文，其中展示了其时序预测方法。老实讲，这实在令我感到受宠若惊——因为其成果与我在应用当中使用的方法基本相同！下面来看这一将统计特征与深度学习表达加以结合的惊人示例：

优步公司利用递归神经网络预测极端性工程事件在优步公司，事件预测能力允许我们根据预期中的用户需求设计面向未来的服务方案。

此外还出现了其它更激动人心的实例，包括利用 34 层 1 维 ResNet 诊断心律失常。最酷的是其拥有非常出色的成效——不仅远超多种传统统计模型，甚至在诊断率方面胜过了专业心脏病专家！算法诊断心律失常疾病，准确度超越心脏病专家|斯坦福新闻由斯坦福大学计算机科学家们发明的一种新算法能够对心律数据进行筛选……

本文系“产业智能官”（公众号ID：AI-CPS）收集整理，转载请注明出处！

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