盤點近期重大技術成就及其將帶給你的影響，與你我息息相關！

知識 01-12

原文標題：Key Highlights in Data Science / Deep Learning / Machine Learning 2017 and What can we Expect in 2018?

作者：FAIZAN SHAIKH

翻譯：楊金鴻

校對：丁楠雅

本文長度為6500字，建議閱讀14分鐘

本文列舉了一些在2017年發生在數據科學行業的開創性事件。以及這些事件對數據科學專業人士的影響。還展現了在不遠的將來可以看到這些技術的發展路徑。

簡介

對於數據科學專業人士來說，2017年是激動人心的一年。這一點在新技術的應用方面尤其顯而易見，比如人臉識別技術已經徹底改變了我們在行動電話中獲取信息的方式；自動駕駛汽車曾經是一個神話，但現在已經成為現實。如今，世界各地的政府都在發展自動駕駛技術。

數據科學是一個新的領域，與以往其他新興技術相比，突破性的研究正在以更快的速度進行著。從研究到實施的時間已經大大減少了。這是由於大量的免費資源提供給每個人使用，使得普通人能夠自主開展研究。例如，Andrew Ng曾經說過GitHub(一個軟體開發協作平台)正在為研究想法的實現鋪平道路。

個性化和自動化是當今時代的話題，越來越多的行業如金融服務，醫療保健，製藥和汽車行業正在適應由機器學習/深度學習技術帶來的發展。本文特別聚焦了2017年數據科學的決定性瞬間。我們按如下準則整理了一份列表：

作為一名數據科學專業人士，這些事件對你有影響嗎？

這些事件會影響到你的學習或者日常工作嗎？

它是創新創業公司、產品發布還是最新進展？

它是否需要產業合作，會影響數據科學的未來嗎？

此外，我們也分享了我們對2018年的預測，我們相信這將是一件值得期待的事情。

2017年的有趣片段

PowerBlox開發了一種可擴展的能源設備，可以從各種輸入中存儲和分配電能（https://www.treehugger.com/renewable-energy/new-energy-storage-product-uses-swarm-intelligence-create-autonomous-micro-grids.html）。

標籤——創業公司，可再生能源

一家年輕的公司PowerBlox正在使用演算法提供電力網「群智能」。「Power-Blox 給電力網提供了自動適應電能負載的可伸縮電源」。這是一項非常重要的技術，因為我們使用的風能、太陽能和潮汐能源，每分鐘是變化的，這項技術將使可再生能源變得更可用。

Neuralink：一種高帶寬的安全的人機交互技術

標籤——創業，創新

2017年，埃隆馬斯克宣布成立了一家名為「Neuralink」的公司，該公司的目標是建立高帶寬的安全的人機交互技術。埃隆想將矩陣技術帶到現實生活中，學習新技能。例如駕駛直升機只需將電線插入新大腦皮質，這一切聽起來像是誇張的科幻，但在埃隆心中一直認為它是真實的，比如特斯拉和SpaceX。

如果這一切都成真了，人類很快就會開發出研究和繪製大腦的技術。這對大幅改善醫療保健以及提升人類能力有著深遠的影響。埃隆是認真的。該公司最近獲得了2700萬美元的融資，並計劃通過其股票另外募集1億美元資金。對我們普通人來說，可以打開標題鏈接去了解它是如何開始的，如果它成為現實將會多麼偉大，足以改變人類的未來。

肯德基中國使用人臉識別支付

標籤——創新，零售行業，計算機視覺

支付寶和肯德基中國允許用戶通過手機人臉識別技術支付費用。這是世界上第一家使用這項新技術的零售商。

Deeplearn.js發布：在瀏覽器中使用機器學習

標籤——產品發布，機器學習，開源軟體

Deeplearn.js是一個開源加速WebGL的JavaScript庫，可在瀏覽器中使用機器學習。

軟體工程師Nikhil Thorat和Daniel Smilkov指出：「將機器學習引入瀏覽器的原因有很多。客戶端ML庫可以作為交互解釋性平台，用於快速原型化和可視化，甚至用於離線計算。如果沒有其他因素，瀏覽器將會是世界上最流行的編程平台之一」。

CatBoost的發布：自動處理分類數據的機器學習庫

標籤——機器學習，開源軟體

在用sklearn庫處理不同類型變數時，您可能已經遇到不少報錯，比如「ValueError:不能將string轉換為float」。使用sklearn前需要事先轉換這些格式，比如進行「標籤編碼」、「熱編碼」等預處理。「CatBoost」是一個最近開源的庫，由Yandex開發和貢獻，看可以實現自動轉換。

去年發布了許多這樣的開源工具/庫。這篇文章闡述了一些最流行的開源工具/庫。

IBM Watson協助申報納稅系統

標籤——公司協作，財務

稅務籌劃公司H&R Block與IBM Watson合作，開發一個內部系統以幫助其員工申報客戶稅收。美國的稅法長達74000頁，普通人很難理解全部知識。IBM Watson的這個系統將為稅務專業人員提供指導和建議，來幫助稅務人員熟悉流程。在今年稅收結束後，Watson將會擁有大量稅收數據，可以進行數據分析。

Shelf Engine：一家用人工智慧減少食物浪費的初創公司

標籤——創業，食品工業

Shelf Engine是一家初創公司，設計了一個可持續發展的經營模式來幫助雜貨店的品類經理搭配成百上千種產品訂單。這家公司在案例研究中指出許多經理經常根據他們當前的浪費數字來制定訂單——這是一種有缺陷的方法。因為「這個決定不是建立在浪費和交付的基礎上」。Shelf Engine使用訂單預測工具和概率模型，分析歷史訂單和銷售數據、毛利潤、貨架壽命信息。客戶使用系統越多，其建議就越準確。這家初創公司得到了初始資本的支持(Reddit聯合創始人Alexis Ohanian是一個普通合伙人)包括，創始人的合作夥伴、Liquid 2 Ventures(Joe Montana是一個普通合伙人)和其他人。

人體實驗室——一家由亞馬遜收購的初創公司，從圖像中獲取人體的3D模型

標籤——公司收購，時尚零售

人體實驗室，一家計算機視覺創業公司已經開發出一種應用程序，可以通過任何輸入，不論是2D照片、3D掃描還是實際的身體測量，都能預測出完整的3D視覺體型。這種外置式技術的影響是巨大的，不僅涵蓋了時尚和服裝領域的商業機遇，還包括健身、遊戲、健康和製造業。這項技術將解決客戶的試穿問題，尤其是在電子商務中由於尺寸問題而導致的巨額退貨請求。人體實驗室是由Michael Black、William J. O』Farrell、Eric Rachlin和Alex Weiss共同創立，他們在布朗大學和馬克斯普朗克智能系統研究所進行研究。

數據科學競賽平台「Kaggle」加入谷歌雲

標籤——公司收購

2017年3月谷歌收購了數據科學家的競賽平台Kaggle。這個平台以舉辦數據科學和機器學習競賽而聞名。據稱，谷歌收購Kaggle旨在提高人工智慧和機器學習，並利用Kaggle社區的60萬名數據科學家資源。這次收購後，Kaggle將繼續提供服務，但是Kaggle平台的功能比以前更加強大了。例如，在線編碼環境的「內核」比以前更加平滑、提供了更多的功能、更長的運行時間。

膠囊網路——一種改進的深度學習體系結構演算法

標籤——研究，深度學習

Geoffrey Hinton是深度學習先驅之一，他解釋了膠囊網路如何改善傳統的卷積神經網路體系結構。如果將此技術應用到應用程序中，可以輕鬆地擊敗之前的基準測試技術。

實際上，這項技術以前就被發現了——但是現在已經以一種穩定的方式實現，並且被認為是更好的展現。

加拿大與人工智慧研究所押注人工智慧

標籤——產業合作

在Geoffery Hinton的領導下，加拿大政府與谷歌、Facebook等大公司在矢量研究所投資了150億美元，要求每年在人工智慧領域培養1000名畢業生。矢量研究所通過促進和維持加拿大在深度學習和機器學習等方面的卓越成就，推動加拿大成為全球人工智慧浪潮的前沿陣地。

百度訓練了一名人工智慧代理導航世界，就像父母教孩子一樣

標籤——創新、機器人技術

百度訓練了一名人工智慧代理使用自然語言導航二維空間，這是一種父母與嬰兒之間使用的基本反饋機制。這種構建人工智慧的過程可以用人類的方式進行教學。百度的下一個目標是教一個物理機器人在三維空間中進行導航，這個目標更貼近生活。這項基於強化機器學習的應用將對機器人工業產生巨大的影響。

機器學習創建地球生命地圖集

標籤——創業公司，食品管理

位於墨西哥的一家初創公司笛卡爾實驗室利用衛星圖像和人工智慧來預測食品供應和危機級別。在食品短缺出現之前的幾個月做出預測。讓人們有足夠多的時間來進行有序的人道主義響應，或者優化糧食供應網。笛卡爾實驗室收集了非常深入的信息，比如能夠區分單個農作物場、通過分析太陽光反射情況來確定特定區域的農作物，並使用先進的機器學習演算法來處理這些圖像和數據。一旦建立農作物的模型，機器學習程序就會監控該區域的生產情況。

迪斯尼了解觀眾的個性，更好地為他們提供服務

標籤——創新，行為分析

迪斯尼研究公司Maarten Bos介紹了旗下的行為科學家團隊如何進行一系列研究，使用圖像來了解目標市場，並討論了這些信息在迪斯尼和其他地方的可能應用。如果明智而勤勉地進行下去，這將徹底改變我們做品牌營銷的方式。

「Entrupy」使用深度學習來識別產品的真實性

標籤——創業公司，計算機視覺，深度學習

「Entrupy」是一家使用計算機視覺演算法來檢測假冒產品的初創公司。他們發明了一種攜帶型掃描設備，可以立即檢測出仿名牌包，並通過顯微照片記錄材料的細節、加工、工藝、序列號和磨損。然後，它採用深度學習技術，將圖像與包含頂級奢侈品牌的龐大資料庫進行對比，如果該包被認為是真實的，用戶就會立即獲得一份真實性證書。

使用深度學習檢測心臟疾病

標籤——創業公司，醫療保健

與加州大學舊金山分校合作的心電圖，改良了一款檢測心房纖顫的Apple watch。其準確度比之前驗證過的方法要高得多。他們利用深度學習技術取得了這一成就。一旦檢測到疾病，該設備就會給你發送一條通知:「我們注意到你的心跳出現了異常，想和心臟病專家聊聊嗎？」這可能會減少疾病發作的時間，以及從檢測到治療的時間。

Facebook減少視覺識別模型的訓練時間

標籤——創新，深度學習

花一分鐘的時間來訓練一個深度學習模式是不可能的事情，但在當今快節奏的研究世界裡，這一分鐘是值得的。Facebook今天早上發表了一篇論文，詳細介紹了該問題的解決方法。該公司表示，它已經成功地將ResNet-50深度學習模式的訓練時間從29個小時縮短到了1個小時。

IBM Watson自動形成明顯的溫布爾頓繞線輪

標籤——創新、新聞

在過去，創建顯示包和標註照片任務是人類的工作。但今年，這一工作被沃森人工智取代了。

沃森人工智可以在沒有任何人工輸入的情況下生成高亮顯示包。它可以觀看視頻並識別最匹配的相關部分。可以識別玩家握手、手勢慶祝、觀眾聲音之類的簡單的東西。

DeepMind發明出可以想像和提前計劃的人工代理

標籤——創新，強化學習

DeepMind研究人員發明了一個所謂的「想像增強劑」，即I2As，它有一個神經網路，用於從環境中提取信息，這些信息在以後的決策中起到關鍵作用。這個代理可以創建、評估和跟蹤計劃。為了構建和評估未來的計劃，在決定執行哪個計劃之前，I2As要「預測」行動以及結果。你也可以選擇想要使用的方式，包括分別嘗試不同可能的動作或者按順序將動作連接在一起。

Replika，一個聊天機器人

標籤——創新，人工智慧

Replika是一個影子機器人，它可以追蹤你電腦上的內容，模仿你的風格、態度和傾向，然後像你一樣發送信息。舉個例子，這位發明家用它來模仿一個死去的朋友的存在。

使用Twitter預測犯罪

標籤——預測性分析，Twitter挖掘

弗吉尼亞大學助理教授Matthew Gerber正在利用Twitter數據預測犯罪，使警方及時關注地理犯罪熱點。他通過使用一些舊的預測模型和新的tweet，預測了25種犯罪類型中的19種。這是在社交媒體上發現人們的情緒並採取緊急預防措施減少犯罪的又一種方法。

HireVue使用人工智慧來分析視頻面試求職者的表達能力、語氣和面部動作

標籤——人力資源，計算機視覺，自然語言處理

HireVue正在利用人工智慧在人力資源領域進行招聘和決策。這家公司通過對面試視頻進行分析，評估應聘者的面部表情、肢體語言、語調等，預測哪些應聘者將成為最優秀員工。這項技術將徹底革新人力資源行業。

E&Y使用電子郵件和日曆數據來了解員工如何工作

標籤——行為分析

Ernst和Young是美國最大的會計師事務所之一，它通過查看員工的日曆和電子郵件數據確定要及時和誰進行接觸。公司的哪些員工處於壓力之下，哪些人最積極地超額完成公司目標。

卡耐基梅隆大學的「超級AI」引領德州撲克專業人士

標籤——創新，遊戲代理

CMU發布了一個秘密方法——打造出超人類的人工智慧來打敗撲克專業人員。這個方法具有重大意義，因為沒有限制的德州撲克是所謂的「不完美信息遊戲」，也就是說，不是所有玩家都能獲得遊戲中所有元素的信息。這與圍棋等棋類遊戲形成了鮮明對比，棋類遊戲都有一個棋盤，其中包含了所有的棋子，上面的信息對於玩家來說一目了然。

深度學習模擬網路威脅

標籤——創新，網路安全，深度學習

科學家藉助人工智慧(AI)的力量開發了一個應用程序，結合現有的解密工具，計算出密碼。Thomas Ristenpart說，他可以幫助普通用戶和公司衡量密碼的強度。Thomas Ristenpart是一名計算機科學家，在紐約康奈爾科技大學學習計算機安全，但是他沒有參與這個項目。這項新技術可能被用於密碼的解密，來幫助檢測計算機入侵。