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红岩自动机器学习的主要研究内容主要包

自动机器学习的主要研究内容主要包括:()

A．自动数据分析

B．系统特征提取

C．网络架构搜索

D．自动超参数调优

正确选项：ABCD

正确选项文本：A.自动数据分析B.系统特征提取C.网络架构搜索D.自动超参数调优

解析：

一、消费级人工智能会更受关注

随着人工智能技术不断取得突破，尤其是在sourceType:answer,sourceId:1546165694}语音识别、自然语言处理、图像识别，以及人脸识别等感知智能技术的显著进步，现在已经有不少企业将这些技术应用到了我们常用的一些消费级产品中，比如智能手机、智能音箱、教育机器人等，而且还很受消费者的欢迎。相信未来这些消费级的语音助理产品、聊天机器人、教育机器人和翻译机等会更受人工智能企业的关注。这些人工智能企业需要与那些购买并订阅其人工智能产品和服务的人建立信任，并提供更好的产品和更简单的交互方式，以让普通人更容易接受这些人工智能产品。

二、人工智能创业门槛会越来越低

随着深度学习技术越来越开放，机器学习工具的普及化，人工智能创业的门槛会越来越低。未来会有越来越多应用层面的项目，以更低成本的方式进入市场。比如说人工智能常见的开发框架，包括谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、微软的CNTK，以及IBM的SystemML都实现了开源。国内的百度也开放了其深度学习平台Paddle-Paddele，覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术。

三、人工智能将延伸至边缘处理应用

未来人工智能将不仅仅存在于云端，还将延伸至边缘端，以满足那些对时延、私密性要求更高的应用。比如sourceType:answer,sourceId:1546165694}恩智浦的一些MCU中就已经可以部署人工智能推理引擎了，并且能够获得足够的性能。此外，恩智浦的高性能跨界和应用处理器在一些应用中可以实现快速人工智能推理和训练。人工智能/机器学习技术引入边缘计算应用的另一个关键要求是可以从云端轻松、安全地部署和升级嵌入式设备。恩智浦的EdgeScale平台支持对物联网和边缘设备进行安全配置和管理。EdgeScale通过在云端集成AI/机器学习和推理引擎，并自动将集成模块安全地部署到边缘设备，实现端到端的持续开发和交付体验。

为了满足广泛的客户需求，恩智浦还创建了一个机器学习合作伙伴生态系统，将客户与技术供应商联系起来，通过经过验证的机器学习工具、推理引擎、解决方案和设计服务，加快产品研发、生产和上市时间。生态系统的成员包括Au-ZoneTechnologies和Pilot.AI。Au-ZoneTechnologies提供业界首个端到端的嵌入式机器学习工具包和运行推理引擎DeepView，使开发人员能够在恩智浦的全部SoC产品组合（包括ArmCortex-A、Cortex-M内核和GPU的异构混合体）上部署和设置CNN。Pilot.AI已构建了一个框架，能够在各类客户平台（从微控制器到GPU）上实现各种感知任务，包括检测、分类、跟踪和识别，并提供数据收集/分类工具和预先训练的模型，以直接实现模型部署。

四、人工智能产业将与智慧城市建设协同发展

智慧城市的发展将在安防、交通监控、医疗、智能社区等多个领域全面刺激人工智能产业发展。未来，各行业的应用需求以及消费者升级发展的需要将有效激活人工智能产品的活跃度，促进人工智能技术和产业发展。

五、AI将逐渐走向产品化

随着机器学习和深度学习算法的不断成熟，需要将AI来打造成产品和系统，并在各个领域寻找杀手级应用。但是深度学习仍然面临着很大挑战，需要大量计算能力（需要大量CPU,GPU，FPGA/ASIC的混合计算能力，以及分布式计算能力），需要大量样本和数据，甚至需要大量人工来制作样本（以传递知识给机器）。寻找计算系统和sourceType:answer,sourceId:1546165694}机器学习的结合点，找到机器学习系统的最佳实现方式，以及开发新的机器学习算法。

六、图像识别将会加速交通治理

通图像识别将会更加精准，通过采集每个人的信息，建立个人模型。通过分析司机的行为能够快速找到司机是否疲劳驾驶，减少事故发生率

七、AI+大数据实现精准化运营

目前各大电商平台以及头条抖音等，几乎无一例外全部都是用到了各种机器学习和深度学习算法。通过建立用户画像，通过各种模型算法进行预测用户喜欢哪些东西，分析用户的行为，即将为用户推荐哪些商品等等，未来随着深度学习的发展，在线机器学习也是未来的趋势，AI将会更加了解人类的需求。