机器学习的将来之路

毫无疑问，自动驾驶汽车开拓成为热点话题。完全无人驾驶的设法符号着呆板人期间最激进的观念之一。不只必要正确的技能来实验，并且全部行使阶梯以及参加阶梯和交通打点的人的思想方法都将产生重大变革。虽然，安详是首要的思量身分，这就是为什么一旦产生事情便成为头条消息。

然而，在各人争论和不绝涌现的头条消息的背后，是另一个常常被忽视的故事：自动驾驶汽车乐成地融入都市和社会很洪流平上依靠于数据。现实上，从自动测试车辆网络的数据，为“实习”车辆通过诸如呆板进修(ML)之类的技能自动执行提供了基本。

具有挑衅性的用例

鉴于操纵车辆要面临的大量真实天下变量以及针对错误安详要求的相干零容忍度，自动驾驶是可想象的最具挑衅性的呆板学惯用例之一。该应用的乐成将直接敦促更多要求不高的用例，这就是为什么自动驾驶汽车的成长在很多差异规模(尤其是伶俐都市)具有影响的缘故起因。

从自动驾驶汽车的角度来看，要害的呆板进修需求涉及实习“感知层”，这意味着行使传感器(无线电、摄像机、激光雷达、惯性丈量单位等)来精确“查察”车辆碰着的状况。这是至关重要的，由于采纳的任何法子(譬喻指示车辆举办路径调解)都将取决于精确的感知层视觉。

自动驾驶开拓也许会驱动将来用例的缘故起因之一是，实习该重要感知层的呆板进修模子和神经收集在种类繁多的大型数据集上示意最佳。而自动驾驶汽车则依靠于复杂的数据集。另外，它还依靠于传统的汽车工程专业常识，可是制造自动驾驶汽车所需的均匀数据量预计约为150 PB。简而言之，这既是数据说明又是呆板进修的挑衅，而不只仅是机器工程方面的挑衅。

必要网络和处理赏罚的数据量必要高级的数据打点成果，包罗数据湖和对数据生命周期的清楚领略。将来的用例不只取决于对数据打点和处理赏罚的领略，还取决于数据可以带来的机遇。

从汗青上看，因为与打点生命周期自己相干的事变量、本钱和时刻，分手的数据打点生命周限期制了扩展新用例的手段。通过优化生命周期，可以更快、更频仍地一再它，从而提供对呆板进修模子的一连改造。

配合全力

为此，汽车制造商、都市和其他好处相干者必需配合全力，并在瞬息万变的情形中操作最新的硬件和软件技能。把握物联网和呆板进修数据说明生命周期所需的成果超出了任何一家公司的范畴。因此，基于尺度和相助搭档基于生态体系的要领对付固定真正转变伶俐都市和互联社区的手段至关重要。

这种相助程度对付成立办理方案至关重要，由于连系项目会同时发生尺度和可一再行使的模式。作为最近的一个例子，Cloudera参加了一项名为Project Fusion的打算，该打算是一个多方汽车行业技能相助，旨在界说一个数据生命周期平台，以启用和优化将来的互联和自动驾驶汽车体系。相助搭档的方针是构建一种提供数据打点技能的车辆到云办理方案。

配合全力还将确保在自动驾驶汽车开拓中最洪流平地操作大数据和呆板进修的其他一些障碍，而且可以办理其他用例。必要从体系中消除挥霍和低服从，以镌汰打点生命周期的本钱和时刻。

至关重要的是，必需面临隐藏的数据隐私题目。如前所述，对自动驾驶汽车举办驾驶实习取决于实际天下中记录的实习数据。因此，办理方案提供商必需留意不要网络和存储私家信息，譬喻驾驶员的面貌和车牌号。

在网络和存储此信息之前，必需提供编辑这些信息的成果。这必要强盛的数据处理赏罚手段来辨认和过滤隐私数据。另外，网络的任何信息都必需遵守诸如欧盟的《通用数据掩护条例》和美国的《加州斲丧者隐私法》之类的划定。

及时决定

呆板进修对付辅佐都市、技能供给商和其他好处相干者逾越简朴的监督和陈诉来自传感器和其他装备的数据，进而基于其做出优化的及时决定至关重要。以运输为例。

监督交通状况并陈诉拥堵正在产生这一究竟是一回事，但操作呆板进修通过提议主动地引导市民(譬喻提议更换蹊径或主动提议出行者在差异时刻出行)是一种更具吸引力的代价主张。行使呆板进修，这些可以既基于及时前提又可以基于已往的履历。

我们所知道的是，自动驾驶可以教会我们许多有关呆板进修的潜力，并引导我们开拓很多新应用

主动、优化和及时的决定是呆板进修上风的符号，而我们才方才开始。关于呆板进修的潜力，我们尚有许多要进修的对象，而且它的很多将来用例超出了我们当前的想象。

我们所知道的是，自动驾驶可以向我们教会许多有关其潜力的常识，并引导我们走向很多新的应用规模。我们必要确保的基本和生态体系已经到位，以相识高级数据打点和数据生命周期的重要性，从而不会错过任何机遇。

（编辑：湖南网）

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