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Machine learning是人工智能的技術。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定以及對特征設定不同權限等等。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。
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在預測方面已經(jīng)能夠比擬那些傳統(tǒng)的分析技術了。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)科學家的角色也在發(fā)生變化。現(xiàn)在要成為數(shù)據(jù)科學家可能比以前更容易了。由于預測性API的出現(xiàn)，由數(shù)據(jù)科學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)科學不科學。而我要說的是較為好聽的說話：“數(shù)據(jù)科學正在不斷進步。”
在預測API范疇中，數(shù)據(jù)科學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)督學習(Supervised Learning的API外，也開始出現(xiàn)了強化學習(Reinforcement Learning)的API。此外，還需要提供一些工具能夠使得應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)生產與現(xiàn)代信息技術相結合，從而提高資源利用率和生產靈活性、增強客戶與商業(yè)伙伴緊密度并提升工業(yè)生產的商業(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：把大量的有關人、IT系統(tǒng)、自動化原件和機器的信息融入到虛擬網(wǎng)絡——實體物理系統(tǒng)(CPS)中，并利用產生的數(shù)據(jù)為企業(yè)服務，其本質即為“融合”。在制造系統(tǒng)中，工廠現(xiàn)場設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、協(xié)同企業(yè)的生產和運營。
通過工業(yè)4.0可以建立一種人——技術互動的嶄新模式，即機器適應人的需求。具有多通道用戶界面的智能工業(yè)輔助系統(tǒng)，能將數(shù)字和模擬環(huán)境直接搬到生產車間。而未來工廠也將從局部的機器智能(如機器人)發(fā)展到全廠智能。屆時，嵌入式制造系統(tǒng)在工廠和企業(yè)之間的業(yè)務流程上實現(xiàn)縱向網(wǎng)絡連接，在分散的價值網(wǎng)絡上實現(xiàn)橫向連接，并可進行實時管理——從下訂單開始
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