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剑网3指尖江湖烹饪的水在哪里采集:MathWorks直擊AI行業痛點,工具選擇至關重要

2019-06-06來源: 半導體行業觀察作者: 杜芹 關鍵字:MathWorks  AI

剑网3指尖江湖哪个职业 www.7886828.com 人工智能是一項革命性的技術,基于麥肯錫最新的人工智能預測,到2030年AI將產生13萬億美元的價值,而且人工智能在提高生產率方面具有巨大潛力。然而人工智能卻還在苦苦掙扎,很多原因導致了人工智能的失敗!例如數據繁多、沒有數據科學家、團隊力不及、無法與其他系統交互、問題不適合人工智能、低投資回報率、不完整的工具等。人工智能不僅是算法的智能,它需要在特定的環境中運作,需要應用專業知識跨越整個設計流程。


為了解決AI行業的這些失敗難題,在5月21日召開的MATLAB EXPO 2019大會上,MathWorks首席戰略師Jim Tung就AI的痛點和難點以及解決方案與媒體朋友們做了深入的探討。


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MathWorks首席戰略師Jim Tung


使用MATLAB為AI做好準備


AI(人工智能)無處不在。它不僅推動了智能助手、機器翻譯和自動駕駛等應用的發展,還為工程師和科學家提供了一套處理通用任務的新技術。但最近的調查顯示,雖然許多企業都認識到了AI的價值和潛力,但很少能夠真正落地 - Gartner最近對3,000家公司進行的調查顯示,開始計劃使用AI的約為50%,而實際上使用AI的只有4%。


Jim Tung舉了3個MATLAB的應用案例,展示如何通過MATLAB讓 AI 快速落地。


案例一:改進新西蘭的乳制品加工 


乳制品加工的過程中需要盡早檢測出缺陷產品,在利用AI模型檢測的時候,他們提出了幾個關鍵的見解:

(1)結果是錯誤的;

(2)每個工廠不盡相同,需要為每個工廠建立一個單獨的模型;

(3)工廠的經營狀態每年都在改變;

(4)并且奶粉松密度預測不正確,有大量的假正和未使用的類。


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該企業基于行業知識進一步對數據進行可視化和分析,采用細化數據分類等手段保證的最終的應用滿足企業需求。所以要想在人工智能方面取得成功,企業必須將人工智能模型與科學和工程的洞見相結合,再加之伴隨可跨科學與工程和數據科學的工具。


案例二:實現自動駕駛汽車的承諾


自動駕駛對感知、規劃與控制算法提出了很高的要求,伴隨而來的問題則是如何開發并驗證這些復雜的算法。應對安全事故頻出的現狀,借助成熟的商業工具MATLAB?和Simulink?,能夠高效、可靠地開展這些工作:


  • 真實值標注、基于深度學習的語義分割及GPU加速訓練

  • 實時的傳感器數據可視化及傳感器融合

  • 車輛動力學建模、傳感器建模與模型預測控制算法開發

  • 建立虛擬駕駛場景、進行閉環仿真


Voyage的目標是快速進入市場,目標定位是退休社區,盡可能使用現成的組件,在整個流程中引入正確的軟件工具,Voyage 首先完成了他們的人工智能系統,但是需要將人工智能與系統的其他部分連接起來。


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從Simulink的例子開始,他們可以在此基礎上進行構建,注入模擬車輛,以便駕駛時與之互動,將控制器部署為ROS節點并生成代碼,并使用嚴格的模擬循環快速訓練你的AI,利用模擬進行數據綜合的一個案例。


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“Simulink+ROS使我們在不到3個月內部署一輛level3級自動駕駛汽車”-Alan Mond,Voyage。


案例三:Early Sense 積極的病人護理


Early Sense’s AI可以在早期預測關鍵事件的發生,通過持續監控,能在早期察覺事件,并早期采取干預措施,得到良好的結果,。例如護士站和走廊監視器上的Dashboard,員工攜帶的手持設備上的報警,這些設備都可以防患于未然。


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MathWorks R2019a新功能詳解


人工智能訓練模型的時候,數據是最重要的因素,只有通過大數據訓練,才能讓訓練的模型更接近于實際需求。此次大會的重點MathWorks R2019a的人工智能的新功能主要包括:深度學習、機器學習和增強學習三方面。


深度學習新增功能


深度學習的特點是不需要人工手動找出特征值,系統可以自動從數據里提取特征值。MATLAB里面有很多自動標記的工具和功能。其新增功能主要有:


1.數據準備和標注:主要標注視頻或圖像序列中的真實值 (ground-truth) 數據,對音頻數據集交互式地定義和可視化真實值 (ground-truth) 標簽。新特性如下:


  • 信號標貼器:交互式地可視化和標注信號

  • 像素標簽數據存儲:存儲二維和三維語義分割數據的像素信息,增強的圖像數據存儲可創建更多訓練示例以增強深度學習訓練數據

  • 音頻數據存儲:管理大型錄音數據集


2.網絡架構:用于連續時序輸出的回歸和雙向LSTM


  • 訓練“you-only-look-once”(YOLO) v2 深度學習對象檢測器并生成CUDA代碼

  • 自定義層支持:定義具有多個輸入和輸出的新層,并為分類和回歸指定損失函數

  • 將 LSTM 和卷積層結合起來,進行視頻分類和手勢識別

  • Deep Network Designer:以圖形方式設計和分析深度網絡并生成 MATLAB 代碼


3.深度學習交互性:使用 ONNX 模型格式導入和導出具有其他深度學習框架的模型


  • 導入 TensorFlow-Keras 模型并生成 CUDA 代碼

  • 在 Caffe 模型導入器中導入 DAG 網絡


4.網絡訓練


  • 在三維圖像數據上訓練深度學習網絡

  • 在 NVIDIA DGX 和云平臺上訓練深度學習模型


5.調試和可視化:使用類激活映射研究網絡預測


6.部署:使用共享內存來實現 CUDA 優化的轉置操作,以提高性能


機器學習


1.交互式應用程序:利用回歸學習應用程序交互訓練回歸模型


2.大數據:


  • 用高Arays的Ft-Kermel-SVM回歸和分類模型

  • 在外存儲器數據上使用快速近似方法、量子和非分層分區


3.自動模型優化:使用稀疏ftering和重構獨立分量分析(RICA)執行無監督特征學習


4.部署:生成c代碼,用于向量和矩陣的距離計算,以及使用k-最近鄰和非樹系綜模型進行預測


5.機器學習和統計算法


  • 使用流行的聚類算法,包括k-均值、k-介質、層次聚類、高斯混合和隱馬爾可夫模型。

  • 運行統計和機器學習計算比使用開源工具更快


增強學習


本次大會新推出的增強學習主要是關于行為學習或完成復雜任務,通過trial&error交互的方式進行學習,用強化學習來設計和訓練策略,復雜的問題通常需要深入學習。


  • 強學習算法:使用 DQN、DDPG、A2C 和其他算法訓練深度神經網絡策略

  • 環境建模:創建 MATLAB 和 Simulink 模型來代表環境,并為訓練策略提供觀察和獎勵信號

  • 訓練加速:在 GPU 和多核 CPU 上并行進行策略訓練

  • 參考示例:使用增強學習實現控制器,以用于自動駕駛和機器人應用


總結


有了MATLAB,即使您沒有機器學習的經驗,也可以使用AI。AI只是整個系統里的一部分,要想整個系統完全做好,很快地開發出來,你需要的不僅僅是AI的部分,還需要了解AI以外的其他的技術。


要想在人工智能方面取得成功,必須將人工智能模型與科學和工程的洞見相結合。


要想在人工智能方面取得成功,我們必須使用跨越整個設計流程的工具鏈。


要想在人工智能方面取得成功,我們必須設計如何集成系統并在他們的環境中進行交互。


關鍵字:MathWorks  AI

編輯:baixue 引用地址://www.7886828.com/IoT/ic463813.html
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