2018年，人工智能的发展趋势！

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以下内容将从开发人员的角度分析2018年人工智能的趋势:人工智能领域、算法和使用技术。例如Gans、ONNX、ZOO、automol、语音识别、时间序列分析、NLP、高度智能机器人等。2017年，一些人工智能技术已经非常成熟，可以大规模应用。这是本文要讨论的问题——介绍可以在当前工作中使用的技术

，或者哪些技术可以用来建立自己的初创公司。例如，你可以看到时间序列分析，因为在时间信号处理中，深度学习正在迅速取代以前的技术。但是你在这里看不到强化学习，即

使它更酷，但在我看来，它还不能用于工业应用。然而，这是一个很有研究价值的领域。在我的三篇系列文章中，我将从三个不同的角度分享我对明年人工智能领域将会发生什么的看法:人工智能研究人员、应用机器学习开发人员和普通人。在对抗网络( Gans )创建之前，我对几年前对抗网络的创建非常怀疑，尽管它在过去几年里取得了巨大的进步，特别是在阅读了数学文章之后，我甚至怀疑gan是否真的理解这种分布。然而，今年这种情况发生了一些变化。首先，新的有趣的架构(如Cycle Gan )和数字改进( Wasser Stein Gan )让我尝试在实践中使用Gan，并且它们工作得非常好。

在接下来的两个应用程序中，我确信我们可以而且必须使用它们来生成。现代发展的一个问题是许多不同的框架正在做同样的事情。今天，每个从事机器学习的大公司都有自己的框架和其他开源解决方案。在独立的人工智能应用中，我们希望使用不同的框架，例如用于计算机视觉的CAF LE 2、用于NLP的PY TORCH和用于一些推荐系统的张量KOW / Keras。合并它们需要大量的开发时间，这会分散数据科学家和软件开发人员对更重要任务的注意力。该解决方案必须是一种独特的神经网络格式，

可以从任何框架中轻松获得，然后可以由开发人员轻松部署，也可以由科学家轻松使用。事实上，这只是一种简单的非圆形计算图表格式，但在实践中，它为我们提供了部署真正复杂的人工智能解决方案的机会。我个人认为很有吸引力的是，人们可以在Py Torch这样的框架中开发神经网络，而不需要强大的部署工具，也不依赖张量流生态系统。我以前使用CAF Le Zoo的模型进行迁移学习或特征提取，最近发现它就像是大型计算机视觉管道的一部分。这意味着实际上不需要训练你自己的网络

，例如，识别或部分识别ImageNet对象，这些基本的东西可以下载并插入到你的系统中。除了caf le zoo，还有动物园的其他框架，但令我惊讶的是，你可以在iphone上插入模型，用于计算机视觉、NLP和加速度计信号处理:我认为这些动物园将会成长并专注于像ONNX这样的生态系统。对于他们来说，以更集中的方式设计一个神经网络框架是一项非常痛苦的任务(同时也使用ML区块链应用程序来分发它)

——尽管有时通过叠加卷积层可以获得相当好的结果，但大多数时候他们需要非常小心地设计宽度、深度和超级参数，例如随机搜索或贝叶斯优化，使用直觉和超级参数搜索方法。特别是当你不学习计算机视觉时，这意味着你不能在ImageNet上训练一些densent模型，但是你可以使用一些3D数据分类或多元时间序列应用。

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