近年来，随着人类在计算能力方面取得的巨大进步，新计算机算法的发现以及标记数据的增加，神经网络（具有学习能力的人工智能系统）的研究与开发也蓬勃发展。以前，各种相关的研究活动不是很活跃，神经网络的实际应用也非常有限。近年来的大量研究使神经网络的广泛应用成为可能，但是机器学习模型仍然需要繁琐的计算工作，这导致它无法进入主流。现在，新算法的出现有效地将神经网络推向了更传统的应用领域。神经网络是当前计算机科学研究领域的重点。它的创造灵感来自复杂的人类生物学。在大多数可能的用例中，生物学的应用要好于计算机的应用。尽管计算机擅长存储信息和快速处理，但人类更擅长有效利用其有限的计算能力。的确，计算机每秒可以执行数百万次计算，这是人类无法企及的。但是以同样的方式，人脑的效率是计算机无法企及的，其效率比计算机高出数万倍。但是，另一方面，计算机在复杂算法中的缺点也得到了弥补，因为它可以有效地处理连续变化的数据。但是，其强大的计算能力也存在缺陷，那就是价格。尽管最近计算机计算的成本急剧下降，但是机器学习的成本仍然很高，这使大多数个人，公司和研究人员望而却步，因为他们通常依赖昂贵的第三方服务来进行实验。由于计算的复杂性，即使是非常普通的聊天机器人也可能花费数千到一万美元。科学家一直在研究各种技术，并希望减少机器和深度学习应用程序的时间和资金成本。计算领域对软件和硬件有很高的要求。高效的算法和精心设计的硬件被优先考虑，但是硬件开发非常耗时且费力，这促使许多研究人员为其设计自动化解决方案。 。研究人员在软件和硬件方面都取得了进步。当前神经网络应用中最常用的技术是神经网络体系结构搜索（NAS）。然而，其在设计神经网络中的高效率还伴随着高计算成本。 NAS技术可以被视为迈向自动化机器学习的先决条件。此外，还有其他值得一提的技术，例如机器学习算法。与资源密集型控制环境中的计算不同，机器学习算法可以通过在经过特殊设计的硬件上运行来降低功耗。此外，不列颠哥伦比亚大学（UBC）的研究人员发现，现场可编程门阵列（FPGA）在机器学习应用中速度更快，功耗更低。除了通过专用硬件使机器学习更具成本效益和节省时间外，FPGA还可以使技术水平较低的人员更容易使用深度神经网络（DNN）。 FPGA和高级综合（HLS）的组合可以实现“硬件的自动设计”，因此不需要专门设计硬件来测试机器学习推理解决方案是否有效。这样，在针对各种用例时，应用程序的应用程序变得更快。在提到了HLS和FPGA的使用之后，其他研究人员还考虑将FPGA用于DNN的特定子集，即卷积神经网络（CNN）。该技术具有出色的图像分析功能。研究灵感。为了进一步证明其多样性，一些研究人员还专注于DNN在与工程任务相关的设计自动化中的应用。机器学习研究领域还有很长的路要走。 Robert Aschenbrenner是神经网络和机器学习的研究员。他指出技术即将发生变化，并强调了机器学习代理工具将如何改善其性能和算法。机器学习代理工具将通过我们的工作方式来收集和挖掘历史数据，以寻找自动化开发的机会。然后，人工智能工具将采用自动化流程更改形式的解决方案，并模拟这些更改将如何提高生产力或带来更好的业务成果。对于像人类或任何动物一样学习的算法来说，