酷玛DS - 2021年4月
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link: https://www.culmart.com/ds/2021/04/
description: 酷玛实验室数据科学和人工智能
items: 星洲：只要有数据，就需要数据科学
items: 模仿大脑：下一代计算机
items: MathWorks预测2021年人工智能五大趋势

星洲：只要有数据，就需要数据科学
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date: 2021-04-28T10:23:00+08:00
description: 迈入网络时代，数据增长迅速，几乎每个网络平台或机构都在收集数据，以从中找出解决问题的方案或洞悉未来趋势，并应用在各个领域，如商业、医疗、生产等，进而也产生了新的相关职业，就像数据科学家。究竟数据的用处是什么？为什么数据变得越来越重要？而数据科学家的工作职责又是什么？不妨通过本期〈教育导航〉来了解数据科学的潜力。Jinmun Park是IBM公司的金融数据科学家，大学时期，他在我国先修读了美国学位转移课程（American Degree Program），主修商业，尔后再攻读商务与商业学士课程，主修计量经济学，为他奠定了良好的数学基础。当时他对数据挖掘工具，如R编程和Python了解不深，在大学时期才开始探索相关知识，并通过网络平台自习提升编码技能。还没研习学士学位前，他从在韩国的数次短暂工作经验中发现，数据管理和转型技能在目前的商业领域中尤为重要，加上在澳洲担任营销策划师时，他面对了因数据管理不佳，导致数据分析不精准的状况，因此下定决心钻研数据科学知识。“当我决定学习更多关于数学和数据的知识时，并没有想过当数据科学家，单纯享受探索新编码技能和数据工程的乐趣。成为数据科学家也不在我的计划内，是上司发觉了我的优点，把我放置在对的位置。”当初他是以金融分析师的身分加入IBM，之所以选择该公司，是基于公司鼓励员工内部调职，以寻找更多契机，而过往担任金融分析师的经验，帮助了他更了解金融数据。身为数据科学家，他的工作范畴是理解数据收集、集结并总结成最好的操作，作为决策用途。他目前主要是跟在美国、印度和斯洛伐克的专才组成团队，协助金融机构的转型决策。数学知识是数据科学家必备基础他去年负责的项目是为工作自动化提供解决方案，以减少人力资源，而今年负责的项目则是创造预测模型，并以持续性整合与持续性发布（CI/CD）方式让模型自动运作，“团队的每个组员都有本身优点，彼此也会互相应援来完成项目。”Jinmun Park是IBM公司的金融数据科学家。（IBM提供）Jinmun Park认为，数据科学家面对的难题是，要花费很多时间来厘清客户的需求，并且用对的资源找出解决方案。“公司拥有的数据量庞大，需要一定时间从不同的数据来源，找出适合我们模型的正确数据。验证数据也同样耗时，因为我们必须确保数据适用于全世界，这样我们的解决方案才可以应用于全体机构用户。”另外，基于商业变化迅速，要想出具备可持续性的模型和传送方式是挑战之一，“数据科学家不只要生产精准度高的模型，也需要跟团队考量各种因素，以创造出适合机构的完美解决方案。”对他而言，编码技能和数学知识是数据科学家必备的条件，数学将有助于数据科学家提升对于模型的理解，还可以在数据上做出正确的假设。除此之外，数据科学家也要熟悉可以应用在商业上的最新趋势，这样才能选择对的工具或平台来支持客户，“每个星期四，公司的数据科学家团队都会聚在一起，彼此分享新趋势或解决问题的流程，以培养数据科学家技能。”他建议对数据科学家工作感兴趣的年轻人，可以修读线上课程来自我增值，而且要学以致用，建构模型来测试本身的精准度以及尝试探索不同的编码工具，并练习应用和发表作品到部落格上，这将比好的履历更有用处。数据科学家的挑战：与非技术人士解释发现结果Asfvin是IBM公司的另一名数据科学家，持有商科学士学位，主修金融，副修经济学。约4年前，他在网购平台担任商业智能分析师时，有机会参与了数据科学课程，进而对利用数据找出解决方案产生兴趣。起初他申请成为IBM公司的金融分析师，后来面试时，他表达出自己对数据科学的兴趣和整理数据的能力，一年后，他成功加入公司的数据科学和认知团队，成为数据科学家。作为数据科学家，他主要的职务是建构模型，其中包含清除数据、整理数据、建模和配置，并调整模型至符合验收标准。在工作上，他面对的挑战是需要跟来自非技术背景的人士讨论和解释所发现的结果，“我需要用简单的术语来解释计算程式，还有是什么因素导致表现产生变化。”他认为，好奇心、愿意学习新事物和追求进步，是数据科学家需具备的特质，而技能方面，除了编码能力和良好的数学知识，数据科学家也需要对投身的领域拥有经验或知识。对于有兴趣成为数据科学家的学生，Asfvin的建议是：“虽然成为数据科学家要经过一定难度的学习，除了编程能力、统计学、机器学习和人工智能的知识要好，也要具备商业敏锐度，但只要愿意下功夫，肯定能做到。”Asfvin在网购平台担任商业智能分析师时，有机会参与了数据科学课程，进而对利用数据找出解决方案产生兴趣。（IBM提供）数据科学未来5年将成高薪职业赫瑞．瓦特大学马来西亚校区（Heriot-Watt University Malaysia）是国内少数提供数据科学相关学士课程的大专院校，科系名称为统计数据科学（Statistical Data Science）。赫瑞…

模仿大脑：下一代计算机
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date: 2021-04-07T16:17:40+08:00
description: 引言在过去几年中，人工智能算法取得了巨大的进步。它在我们日常生活中的应用越来越普遍，经常被用于分析文本或图片的内容，理解语音指令，并且效率常常比人类还高。2016年，AlphaGo算法在围棋比赛中击败了来自韩国的世界冠军李世石，而在10年前，没有一个专家预见它能取得这样的成就。但是，为了达到让人瞩目的表现，这些算法需要消耗大量的电能，远远超过我们的大脑完成同类任务所需的能量。举例来说，BERT是一种处理人类语言的人工智能算法，它的训练过程需要消耗数千千瓦时的电能。这相当于人类大脑运行6年耗费的能量。在能耗层面上，大脑的记忆、计算和学习过程比计算机要高效得多。我们有没有可能从大脑中获得启发，制造出表现更出色的设备？答案是肯定的，我们或许可以利用电子的自旋做到这一点。1、存算分离导致高能耗目前比较流行的人工智能是一种基于深度神经网络的算法，它的设计灵感来自于大脑结构。但是为什么人类智能和人工智能在能耗上的表现差异如此悬殊？这是因为如今的人工智能程序还在经典的计算机上，或者在与之相似的显卡上运行，它们的结构和运算原理都和大脑明显不同。为了解决高能耗问题，许多研究机构和企业都在研发新的电子器件，希望让它的运作原理完全模拟大脑。自旋电子学就是方法之一，这个学科研究如何开发利用电子的某些量子性质。借助自旋电子学研发的硬件，我们或许能够模拟大脑中的神经元以及连接神经元的突触的行为。也许我们在短期内还无法利用自旋电子学开发出一套完整的解决方案，并实现产业化，但一些早期成果已经显现出了良好的前景。对于实际应用中的计算机，要想提升能量的利用效率和运算速度，最大的障碍来自这样一个基本事实：数据被储存在存储器中，和处理器在物理上是相互独立的。处理器是根据程序指令处理数据的设备。而人工智能算法包含数百万甚至数十亿个参数，当这套算法运行时，它必须一刻不停地在存储器中搜索数据，然后在处理器中将其相加或相乘，最后将结果写入存储器。这就构成了一条通过通信线路持续传输的数据流，它消耗的能量十分惊人。而在大脑中，数据处理的方式大不相同。存储器无处不在，信息被分布和保存在突触中。突触是神经元之间的连接节点，它同时也负责处理数据。平均而言，每个神经元都和1万个突触相连，并且具备进行并行计算的能力。这种将计算和存储并置的方式，再配合并行处理能力，具有十分惊人的能效。计算本身的性质也在很大程度上决定了设备的能效。电脑处理的是非常精确的数据，用比特的形式编码信息，对这类数据的逻辑运算是以极其严谨的方式进行的。如果是处理将火箭送进太空的过程，这种精确性至关重要。但是，如果要识别一张熟悉的面孔，这样的精确性可能就没那么必要了。而让电路执行一个完美无缺的操作是很耗费能量的，因为它需要消除所有的噪声，纠正所有的错误。大脑的能源只有我们每天摄入的热量，十分有限，因此，在演化过程中，大脑采用了另一种策略：在信息处理的可信度和能耗之间进行妥协。突触和神经元具备一些随机行为，它们允许一定的误差，所以即使接收到相似的信息，也不一定会输出相同的结果。另一方面，为了确保信息处理的可靠，大脑使用了多种策略。例如，每个神经元单独看来都不是十分可信，但是大脑中有时会有多个神经元同时放电，处理同一个信号。大脑基于神经元响应的总和，生成一个相关的稳定结果。从结果看来，这种冗余系统的能耗要低于能够有组织地纠正错误的严苛系统。此外，由突触储存、由神经元处理的信号并不是二进制形式的“0”或“1”，这点和目前的电子元件完全不同。这些信号是一种电信号，它们的取值范围比较宽，每个信号十分相近但又各不相同。可以说，这种信号所包含的信息量大大增加，但对干扰（或者说噪声）也更加敏感。要知道，在处理器中，每个组成元素都是以相同的时钟频率操作的，这确保了操作的同步，但限制了信息处理速度；而大脑的工作方式与之不同，它不以同步的方式运行，每个神经元都以自己的频率释放电信号，用于和其他的神经元高效沟通。有时这种沟通还要跨越不同的脑区。2、从大脑获得灵感大脑的种种特性提高了它利用能量的效率。我们有没有可能从大脑中获得灵感，制造出一种能够用极低的能量就能处理数据的电子器件或者集成电路？如果将电子神经元和突触安装在相邻的位置，让存储和运算过程尽可能接近，我们或许能够制造出和神经网络相似的结构。这个想法并不新奇。在20世纪80年代末，美国加州理工学院的研究员、现代微电子学的奠基人之一卡弗·米德（Carver Mead）就提出了神经拟态（neuromorphic）电路的概念，他的目标是模拟大脑的神经生物学结构。但是因为技术上的重重障碍，这种方法被冷落了很长一段时间。第一个障碍就是存储器。直到现在，电子技术仍无法实现大规模的存算一体化。实际上，唯一能够被安装在处理器中的存储回路就是静态随机存储器（SRAM），它的成本极高，因为需要大量占据处理器…

MathWorks预测2021年人工智能五大趋势
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date: 2021-04-01T16:14:00+08:00
description: MathWorks 首席战略师 Jim Tung 在预测2021年人工智能的五大趋势时表示，第一大趋势就是人工智能会成为工程师和科学家的应用主流，行业里越来越多的工程师和科学家把人工智能应用在他们实际的产品以及研究中。第二大趋势是人工智能会将工程、计算科学、数据科学和IT这些方向完全结合在一起，成为一个跨学科的领域。第三大趋势是随着人工智能所产模型的可解释性提高，将会让一些安全性要求比较高的领域减少对人工智能的排斥。第四大趋势就是这些仿真和测试将会被更多的采用，会更多的采用3D效果，使得这些仿真效果更加地接近于真实系统。第五大趋势则是人工智能的模型将会更广泛的部署到低功耗、低成本的嵌入式系统设备上。MathWorks是美国一家开发技术性计算软件的中型公司，著名的产品有MATLAB和Simulink，使用对象主要为工业、政府和教育行业的工程师和科学家。via - http://www.aituring.com/archives/210.htmlvia - http://www.day-vision.com/?p=179950