2云计算本质上是互联网大脑的中枢神经系统，它通过服务器，网络 *** 作系统，神经元网络（大社交网络），大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网大脑的其他组成部分进行控制。
3大数据本质上是互联网大脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀，体量极其巨大。是互联网大脑产生智慧智能的基础。
4人工智能本质是互联网大脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能不仅仅通过算法如深度学习，机器学习与大数据结合，也运用到互联网大脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。使得互联网大脑各个神经系统同时提升能力。
5工业40和工业互联网本质是互联网大脑的运动神经系统，这将是互联网大脑未来非常庞大的组成部分，它也将包含6中介绍的各种前沿技术。物联网的兴起是必然的，早在半世纪前，人们已经开始探索，只不过没有将其作为独立科技分支，物联网简单理解就是物体物品进行联网，与互联网不同的是，物联网由互联网孕育，又比互联网更深入，可谓“青出于蓝而胜于蓝”。
怎么理解呢，互联网简单理解是最初基于计算机进行数据通信，因而基于计算机载体蓬勃的发展出了现今融入生活甚至与生活共生的形态，也基于软件行业的迅猛发展，使得计算机显示器上能将全球数据，信息进行互联互通，虚实结合。
然而，往前思考一步，计算机也是物体，只不过他作为了强大功能的载体，作为了人们交互的载体。但计算机本质上还是一个设备，一个机器，且具备自己的本质特性，而人类的发展远不会满足于计算机这一种载体，“一百个人心中就有一百个哈姆雷特”，随着时间的发展，创新者们逐渐趋向于让物体、设备“自己说话及能听人指挥”，进而一发不可收拾的开拓了适应人与人、人与机器、机器与机器的“互联网20”即物联网，物联网执意于将沉闷死板的机器，加入各种传感设备用于让机器可以“说话”，又加入各种无线装置及控制算法，让机器可以“听懂人类说话”以及“具备一定的自我思想”，即在不同的条件下，可以自主的进行判断、记录、于其他机器通信、控制、向人类汇报等等。
回头看来，我们已经了解，背后驱动的，自然不仅仅是日常所需，更多的是社会发展，效率优化。选择物联网平台是一项关键决策，会对企业产生多方面影响。这篇文章列出了帮您选择合适物联网平台的几个要点。
可扩展性
数据增长越多，处理起来就越困难，这需要立即处理。当公司能够处理大量数据时，机器学习算法可以帮助获得更好的商业智能，这反过来又可以帮助做出更好的决策。因此，可扩展性变得很重要。为了将机器学习算法应用于大量数据，您需要首先找到一个物联网供应商来帮助获取这些数据。因此，选择物联网供应商的决定变得至关重要。随着大量数据的出现，与硬件和数据安全相关的成本和风险也随之增加。如果您从一开始就没有连接数百万台设备，这并不重要，重要的是要确保您的物联网平台能够处理数据负载。
在寻找供应商时，您需要考虑平台的可扩展性和平台的最佳性能。可扩展的物联网平台允许您连接到数百万台设备，这些设备具有不同的技术要求，并在不危及质量和效率情况下使用数据提供洞察力。
协议支持
长期以来，M2M通信和工业自动化已经存在。借助数据驱动的运营洞察，物联网使工业自动化成为一个更好、更精确的领域。为了提供完整的自动化体验，物联网平台需要支持传统和新兴协议。此外，物联网平台还应该提供协议转换。基于SCADA的RTU和PLC仍有在现有平台上实现自动化的趋势。BACnet、Modbus和CANBUS的使用在通信设备中也很常见。
定价模式
平台提供商应该有透明的定价政策。当心那些提供特惠价格的供应商，当您注册时，他们会提高价格。
如果您选择订阅模式，则可以支付订阅定价的费用。如果您要销售硬件，那么您可以选择带有许可证的平台选项，以便将其包含在开发成本中。
云基础设施
寻找能够提供适合您当前IT环境的物联网平台供应商，并托管在本地。与单一方法相比，混合云方法已经证明是成功的。混合云的最佳之处在于它能提供良好的访问性，使用此选项的公司可以方便快捷地访问私有云和公共云。
结论
随着技术的进步，物联网将改进我们彼此的互动方式，以及全球经济的运行模式。要取得成功，需要一个可扩展的集成平台。物联网机器学习也有利于根据我们的需求塑造我们的环境。
在选择物联网平台时，需要向供应商提出您的需求和限制条件，这一重要步骤将有助于做出更有针对性的决策。
目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。
深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：
1 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；
2 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；
3 深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。
深度学习大佬 Yoshua Bengio 在 Quora 上回答一个类似的问题时，有一段话讲得特别好，这里引用一下，以回答上述问题：
Science is NOT a battle, it is a collaboration We all build on each other's ideas Science is an act of love, not war Love for the beauty in the world that surrounds us and love to share and build something together That makes science a highly satisfying activity, emotionally speaking!
这段话的大致意思是，科学不是战争而是合作，任何学科的发展从来都不是一条路走到黑，而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰，站在巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样，你死我活那是邪教，开放包容才是正道。
结合机器学习2000年以来的发展，再来看Bengio的这段话，深有感触。进入21世纪，纵观机器学习发展历程，研究热点可以简单总结为2000-2006年的流形学习、2006年-2011年的稀疏学习、2012年至今的深度学习。未来哪种机器学习算法会成为热点呢？深度学习三大巨头之一吴恩达曾表示，“在继深度学习之后，迁移学习将引领下一波机器学习技术”。但最终机器学习的下一个热点是什么，谁又能说得准呢。
编辑于 2017-12-27
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人工智能并不是一个新的术语，它已经有几十年的历史了，大约从80年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。
在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功，并且这也构成了当今机器学习的基础。
在模仿方面，人工智能专注于图像识别，语音识别和自然语言处理。人工智能专家们花费了大量的时间来创建诸如边缘检测，颜色配置文件，N-gram，语法树等。不过，这些进步还不足以达到我们的需求。
传统的机器学习：
机器学习（ML）技术在预测中发挥了重要的作用，ML经历了多代的发展，形成了具有丰富的模型结构，例如：
1线性回归。
2逻辑回归。
3决策树。
4支持向量机。
5贝叶斯模型。
6正则化模型。
7模型集成（ensemble）。
8神经网络。
这些预测模型中的每一个都基于特定的算法结构，参数都是可调的。训练预测模型涉及以下步骤：
1 选择一个模型结构（例如逻辑回归，随机森林等）。
2 用训练数据（输入和输出）输入模型。
3 学习算法将输出最优模型（即具有使训练错误最小化的特定参数的模型）。
每种模式都有自己的特点，在一些任务中表现不错，但在其他方面表现不佳。但总的来说，我们可以把它们分成低功耗（简单）模型和高功耗（复杂）模型。选择不同的模型是一个非常棘手的问题。
由于以下原因，使用低功率/简单模型是优于使用高功率/复杂模型：
在我们拥有强大的处理能力之前，训练高功率模型将需要很长的时间。
在我们拥有大量数据之前，训练高功率模型会导致过度拟合问题（因为高功率模型具有丰富的参数并且可以适应广泛的数据形状，所以我们最终可能训练一个适合于特定到当前的训练数据，而不是推广到足以对未来的数据做好预测）。
然而，选择一个低功率的模型会遇到所谓的“欠拟合”的问题，模型结构太简单，如果它复杂，就无法适应训练数据。（想象一下，基础数据有一个二次方关系：y = 5 x ^ 2;你无法适应线性回归：y = a x + b，不管我们选择什么样的a和b。
为了缓解“不适合的问题”，数据科学家通常会运用他们的“领域知识”来提出“输入特征”，这与输出关系更为直接。（例如，返回二次关系y = 5 square（x），如果创建了一个特征z = x ^ 2，则可以拟合线性回归：y = a z + b，通过选择a = 5和b = 0）。
机器学习的主要障碍是特征工程这个步骤，这需要领域专家在进入训练过程之前就要找到非常重要的特征。特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识，因此它成为当今大多数机器学习任务的主要瓶颈。
换句话说，如果我们没有足够的处理能力和足够的数据，那么我们必须使用低功耗/更简单的模型，这就需要我们花费大量的时间和精力来创建合适的输入特征。这是大多数数据科学家今天花时间去做的地方。
神经网络的回归：
在大数据时代，云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展，使得机器处理能力在二十一世纪初得到了极大的提升。我们不再局限于低功耗/简单的模型。例如，当今最流行的两种主流机器学习模型是随机森林和梯度提升树。尽管如此，两者都非常强大，并且提供了非线性模型拟合的训练数据，但数据科学家仍然需要仔细地创建特征以获得良好的性能。
与此同时，计算机科学家重新使用神经网络的许多层来完成这些人类模仿的任务。这给DNN（深度神经网络）带来了新的生机，并在图像分类和语音识别任务方面提供了重大突破。DNN的主要区别在于，你可以将原始信号（例如RGB像素值）直接输入DNN，而不需要创建任何域特定的输入功能。通过多层神经元（这就是为什么它被称为“深度”神经网络），DNN可以“自动”通过每一层产生适当的特征，最后提供一个非常好的预测。这极大地消除了寻找“特征工程”的麻烦，这是数据科学家们最喜欢看到的。
DNN也演变成许多不同的网络拓扑结构，所以有CNN（卷积神经网络），RNN（递归神经网络），LSTM（长期短期记忆），GAN（生成敌对网络），转移学习，注意模型（attention model）所有的这些被统称为深度学习（Deep Learning），它正在引起整个机器学习界的关注。
强化学习：
另一个关键组成部分是关于如何模仿一个人（或动物）的学习，设想感知/行为/奖励循环的非常自然的动物行为。一个人或者一个动物首先会通过感知他或者她所处的状态来了解环境。在此基础上，他或者她会选择一个“动作”，将他或者她带到另一个“状态”。那么他或她将获得“奖励”，循环重复，直到他或她消失。这种学习方式（称为强化学习）与传统监督机器学习的曲线拟合方法有很大不同。尤其是，强化学习学习得非常快，因为每一个新的反馈（例如执行一个行动并获得奖励）都被立即发送到影响随后的决定。
强化学习也提供了预测和优化的平滑整合，因为它在采取不同的行动时保持当前状态的信念和可能的转换概率，然后做出决定哪些行动可以导致最佳结果。
深度学习+强化学习= AI
与经典的ML技术相比，DL提供了一个更强大的预测模型，通常可以产生良好的预测结果。与经典优化模型相比，强化学习提供了更快的学习机制，并且更适应环境的变化。
机器学习 vs 深度学习
在深度探讨machine learning和data science的联系之前，这里简要地讨论一下machine learning 和deep learning。machine learning是一套算法，来训练数据集做预测或者采取行动以使得系统最优化。举例来说，supervised classification algorithms被用来根据历史数据将想要贷款的客户分成预期好的和预期差的(good or bad prospects)。对于给定的任务(比如监督聚类)，需要的技术多种多样：naive Bayes、SVM、neural nets、ensembles、association rules、decision trees、logistic regression，或者是很多技术的组合。所有这些都是数据科学的子集。当这些算法自动化后，比如无人驾驶飞机或者无人驾驶汽车，这就叫AI了，或者说的具体一点，deep learning。如果采集的数据来自传感器并且通过互联网传播，那么这就是机器学习或数据科学或深度学习应用于物联网了。
有些人对深度学习有不同的定义，他们认为深度学习是更深层次的神经网络(一种机器学习的技术)。AI(Artificial Intelligence)是创建于20世纪60年代的计算机科学的一个子领域，是关于解决那些对人类来讲非常容易但是对计算机而言很难的任务。值得一提的是，所谓的strong AI可能可以做所有人类可以做的事情(可能除了纯粹的物理问题)。这是相当广泛的，包括各种各样的事情，比如做计划，在世界上到处溜达，识别物体和声音，说话，翻译，社交或者商业交易，还有创造性工作(比如写诗画画)等等。
NLP(Natural language processing)只是AI要处理的语言部分，尤其是写。
Machine learning是这样的一种情况：给出一些可以被以离散形式描述的AI问题(比如从一系列动作中选出对的那个)，然后给定一堆外部世界的信息，在不需要程序员手动写程序的情况下选出那个“正确的”行为。通常情况需要借助外界的一些过程来判断这个动作对不对。在数学上，这就是函数：你给一些输入，然后你想要他处理一下得到正确的输出，所以整个问题就简化为用一些自动的方式建立这种数学函数模型。和AI区分一下：如果我写了一段特别机智的程序有着人类的行为，那这就可以是AI，但是除非它的参量都是自动从数据中学会的，否则就不是机器学习。
Deep learning是当下非常流行的机器学习的一种。它包含一种特殊的数学模型，可以想成是一种特定类型的简单块的组合(或者说是块的功能的组合)，这些块可以进行调整来更好的预测最终结果。
AIoT（人工智能物联网）未来发展前景十分广阔。它将使用AI技术实现对设备、数据和应用的连接，从而为企业带来新的发展机遇。AIoT可以帮助企业实现效率的大幅度提升，同时也可以帮助企业减少成本开销。此外，AIoT还能够帮助企业针对不断变化的需要快速作出决定和行动。我们在学习人工智能以及智能AI技术的时候曾经给大家介绍过不同的机器学习的方法，而今天我们就着重介绍一下，关于机器学习的常用算法都有哪些类型。
支持向量机是什么
支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可以用于分类或回归问题。它使用一种称为核技巧的技术来转换数据，然后根据这些转换在可能的输出之间找到一个边界。简单地说，它做一些非常复杂的数据转换，然后根据定义的标签或输出来划分数据。
那么是什么让它如此伟大呢
支持向量机既能进行分类又能进行回归。在本文中，我将重点介绍如何使用SVM进行分类。我将特别关注非线性支持向量机，或者说是使用非线性核的支持向量机。非线性支持向量机意味着算法计算的边界不一定是直线。好处是您可以捕获数据点之间更复杂的关系，而不必自己做困难的转换。缺点是训练时间更长，因为它需要更多的计算。
那么核技巧是什么
核技巧对你获得的数据进行转换。有一些很好的特性，你认为可以用来做一个很好的分类器，然后出来一些你不再认识的数据。这有点像解开一条DNA链。你从这个看起来很难看的数据向量开始，在通过核技巧之后，它会被解开并自我复合，直到它现在是一个更大的数据集，通过查看电子表格无法理解。但是这里有魔力，在扩展数据集时，你的类之间现在有更明显的界限，SVM算法能够计算出更加优化的超平面。
接下来，假设你是一个农民，你有一个问题-你需要设置一个围栏，以保护你的奶牛免受狼的攻击。但是你在哪里建造篱笆好吧，如果你是一个真正的数据驱动农民，你可以做的一件事就是建立一个基于你牧场中奶牛和狼的位置的分类器。北京北大青鸟建议通过几种不同类型的分类器，我们看到SVM在从狼群中分离你的奶牛方面做得很好。我认为这些图也很好地说明了使用非线性分类器的好处。您可以看到逻辑和决策树模型都只使用直线。
AI、机器学习和深度学习的未来虽然尚处在开发和使用的早期阶段，AI、机器学习和深度学习已经影响了我们的生活，工作和娱乐。你是否已经准备好接受和利用这些颠覆性创新了呢？
美国的 Hanson Robotics 公司研发的机器人Sophia在上个月正式被沙特阿拉伯授予了公民身份，而沙特阿拉伯也成了世界上第一个赋予机器人公民权的国家。Sophia 以奥黛丽·赫本为原型设计，这位沙特公民如今已经成为了家喻户晓的网红，出现在各个电视节目和全球性会议上。
其实 Sophia 并不孤单。事实上，数十年以来人们在日常生活的方方面面都会使用到 AI。从智能手机上的语音识别，房间清扫机器人，再到提醒你会议召开的虚拟助手，AI 已经证明自己是信息、学习、推理、计划和交流的重要提供者。
AI 被定义为通过计算机有效地模拟人类智能的过程，AI 还包含机器学习和深度学习的概念。通过机器学习，AI 能够让无生命系统进行自动学习并改进经验（非常“人性化”的特性）；而深度学习则使计算机能够在没有被明确地编程时进行学习。
机器学习能够帮助 Uber 等公司确定乘车时间，估计 UberEATS(Uber的送餐应用)的送餐时间，并计算出最佳上车位置。谷歌把深度学习用于语音和图像识别算法，亚马逊使用它来确定客户接下来想看什么或者买什么。
AI 影我们的三种方式
AI、机器学习和深度学习可以组合在一起运用，从而帮助企业发展得更智能，更好，更快。虽然这三者仍处于技术发展的初期，但已经在不知不觉中影响我们的生活。主要体现在以下三点：
1 简化我们的日常生活
根据《福布斯》杂志的一篇文章，糟糕的客户服务已经造成了620亿美元的损失，而且这一赤字将持续增加。AI 能够做到人类无法完成的事情，从而改善这一情况。数字助理已经成为日常生活中被大众普遍认可的得力助手。我们可以期待 AI 将在未来的生活中发挥更大的作用，但这还只是一个开始。普华永道(PwC)最近的调查显示，大部分消费者认为，不久的将来 AI 将大大简化人们的日常生活。
2 让公共部门更有效率
AI 和机器学习能够显著减少和控制公共部门机构的运营成本。
比如下面的例子：
美国陆军医疗部正在开发可穿戴式监视器，这种监视器使用机器学习算法来衡量伤口的潜在严重性，帮助医疗人员优先处理。
白宫、美国海关和移民局使用聊天机器人(chatbot)来回答基本问题，把复杂的问题留给人工客服来回答。
美国邮政服务采用手写识别的方式按邮政编码分类邮件; 有些机器每小时可以处理一万八千封邮件。
根据德勤最近的一项研究显示，使用 AI 来自动处理联邦政府的工作任务，每年至少可节省9670万工时，节省成本33亿美元。
3 解决企业面临的巨大挑战
以制造业为例。工业革命使我们从大规模生产转向自动化。从第一批机器人在生产线上工作以来，已经有半个多世纪了。如今，被称为工业 40的制造通过运用 AI、机器学习和物联网将变得更加智能。来自客户、合作伙伴、市场、工厂车间和仓库的数据都可以进行收集、整合、分析和预测，从而使公司更有效、准确地改变制造和运输产品货物的方式。
制造业不是使用 AI 的唯一例子; AI 影响着市场的各个领域，用来解决复杂的业务问题。
例如，许多大型金融机构已经通过投资 AI 系统来协助其投资实践。《美国银行家日报》的一篇报告指出，财富管理公司BlackRock的 AI 引擎 Aladdin 如何帮助制定投资决策; 同时该公司还将该系统提供给客户，已有近3万人使用该系统。Aladdin 具有很多功能，包括使用自然语言处理来阅读新闻，券商报告和社交媒体信息等文本。该系统还能帮助用户做出投资决策。
你应该怎么做？
使用 AI 需要高度专业化的技能。因此人们必须把 AI 与如何有效地运用于私人或公共部门联系起来。
随着 AI、机器学习和深度学习的不断发展和成熟，每个企业都应该开始尝试这些技术，从而让公司发展得更智能、更好、更快速。那么你该怎么做？
首先应该从业务策略开始。你的公司可能没有一个正式的、系统化的方法方法来预测未来，但肯定有商业策略。这些策略来自于关于将来发生变化的假设。
这一过程需要自我反省。包括以下这些步骤：
1仔细审视目前的策略。你的团队在执行目前计划时表现如何？需要做些什么改变？从当前情况考虑，利用 AI 技术能够使公司运作更高效。
2分析你目前的工作对于团队，合作伙伴和客户的影响。在哪些方面，你的工作可以被显著提高？
3评估你现在的能力，并做出改进。在开始尝试 AI 时，你有什么资产和资源？
你对未来的假设会直接影响到现在正在做的事情。请仔细地重新审视目前的策略和流程。
任何未来转型的必要组成部分都需要左脑(分析)与右脑(创造)相结合的人才和文化。AI 的价值创造过程也不例外。它始于产生正确的想法，并以执行有效的方案结束。
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