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华体会平台:关于机器学习,你所知道的,可能都是错的

来源:华体会体育平台   发布时间:2021-03-23 00:24nbsp;  点击量:

本文摘要:据推测,机器学习已经成为高频名词,但对大众来说,这仍然是一个遥不可及或模糊的概念。因此,着名投资者Benedict,Evans在自己的博客上公开发表博客,对于这个问题传达了自己的意见,对这个博客展开了不改变意图的编译器。机器学习的风潮已经吹了四五年,除了以AI的名字逐渐兴起的新公司们,各科技巨头也期待着围绕这个流行语重建金身。 另外,通过媒体的宣传,机器学习也已经出现了众所周知的名词。总之,机器学习成为下一个上司猪落下的风口已经是大家的共识。

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据推测,机器学习已经成为高频名词,但对大众来说,这仍然是一个遥不可及或模糊的概念。因此,着名投资者Benedict,Evans在自己的博客上公开发表博客,对于这个问题传达了自己的意见,对这个博客展开了不改变意图的编译器。机器学习的风潮已经吹了四五年,除了以AI的名字逐渐兴起的新公司们,各科技巨头也期待着围绕这个流行语重建金身。

另外,通过媒体的宣传,机器学习也已经出现了众所周知的名词。总之,机器学习成为下一个上司猪落下的风口已经是大家的共识。

月亮开始之前,我们谈人工智能、机械学习、神经网络和深度自学四者的关系。非常简单地说,人工智能的范畴仅次于机器学习,是给人工智能带来的方法。关于神经网络,是机器学习很多算法的一种,深度自学是构筑机器学习的技术,是其延伸。

经过这么多年的科学知识普及,解读什么是神经网络的人已经相当多了,至少告诉我们与模式和数据有关。机器学习可以在数据中找到暗示性和随机性的模式和结构,在此之前说明属性的只有人,因为不推理小说。

有了机器学习,原本对人类来说非常简单(或者不能向计算机说明的问题),但是很难解决计算机的问题,各路公司也带来了非常酷的展示。但是,笔者还指出,关于机械学习的定义,整个行业还没有同样的解释,一切都还没有灰尘。科技公司和整体经济意味着什么?机器学习能解决问题的最重要的问题是什么?对普罗大众意味着什么?如何从结构上解读其影响?此时,有些人不会举起AI这个术语,但它只是一个问题,就像《2001年秋天漫游》中提到的黑巨石(代表未解之谜)一样,在它面前我们都是拿着拳头尖叫的猩猩,想解构AI是完全不可能的任务。

实际上,我现在可以明确提出多馀的方法讨论机械学习的发展程度。例如,1.数据是新的石油2。谷歌和中国获得了所有的数据3.AI将偷走所有的工作4.只谈AI,我们可以找到更简单的角度。

例如,1.自动化2.技术层的能力3.关系数据库为什么要提到关系数据库?因为它们是基础能源层,所以可以扩大计算机的能力范围。在关系数据库频繁出现之前(上世纪70年代末),如果想让数据库说住在这个城市的人买了这个商品的话,就需要专门制作定制版的工程项目。也就是说,当时的数据库在制作时没有没有结构,所以很难建立指定的交叉检索。如果你想问一个问题,你必须有人在这个问题上努力工作。

当时的数据库只是记录系统,但关系数据库的频繁出现使商业智能系统发展起来。这样的变化也急剧减少了数据库的重要性,新的用例表明独角兽们像雨后的竹笋一样登场。

关系数据库的出现给了我们甲骨文和SAP。SAP和竞争对手们一起给世界带来了世界上没有库存的供应链。在这项技术的基础上,苹果和星巴克等公司创造了自己的帝国。上世纪90年代,完全所有的企业级软件都使用了相关数据库,包括PeopleSooft、CRM和SuccessFactors。

这个角色之后,没有人说不行,甲骨文早就吃了所有的数据库。无视,该技术完全出现了所有新事物的能力层,无处不在。因此,这种想法是我们现在学习新思维机械的最佳短路方式,它不会给计算机能力带来很大的跳跃,成为不同公司产品的一部分。

最后,机器学习也不会无处不在,成为大家经常不想提到的技术。值得注意的是,关系数据库具有规模经济效应,但获得明显的有限网络和胜利者通吃效应。也就是说,即使公司a、公司b购买了同样的数据库软件,两家公司也会从对方那里获利。机器学习也遵循一定程度的道理,其一切与数据有关,但数据与特定的应用有关。

更好的笔迹数据只能提高笔迹的能力,更多的煤气轮机数据使系统能够尽早预测故障,但两者不能相互支持。这就是它的残忍,数据不可替代。上述故事只是我们对机器学习广泛误解的核心,也许是单一的标准化。

同时,在解读什么是自动化时,我们也犯了完全相同的错误。每次自动化风潮来临,我们都觉得自己正在构筑拟人的基本智力技术。例如,上世纪50年代,人类开始宴会可以做家务和料理的机器人,结果没有培养机器人服务员,反而使用了洗衣机。

洗衣机也是机器人,但不是智能机器人。水和衣服和衣服是什么。

另外,即使在清洗这个分类中,也不是标准化的产品。否则,洗碗机就会出现。

非常简单,它们只是另一种形式的自动化,在概念上和传送带没有什么区别。在某种程度上,机器学习显然可以解决许多现在电脑无法解决的问题,但这些问题的认同必须有不同的构筑方式和不同的数据,甚至有不同的市场战略和开发公司,其中每个环节都是自动化的积木,它们是可以继续执行不同任务的清洗设备。因此,在谈论机器学习时,我们同意不会遇到拦路虎。

也就是说,我们必须在数学机械论的说明和对人工智能的幻想中寻找中间的立场。让我们回到关系数据库的转换话题。现在我们明显有信心地说,这个技术可以解决很多问题,但是不知道明确的问题。你可以通过机器学习来展开令人印象深刻的语音和图像识别展示,但是普通公司用它做什么呢?正如一家美国媒体公司所说,有了机器学习,我们可以一次索引10年的采访节目,在索引中找什么呢?有确实用途的机器学习洗衣机是什么?要回答这个问题,我指出必须使用两种工具。

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第一种是根据数据类型和题型的排队开展思维。1.机器学习可以在你享受的数据中慢慢找到问题的答案,甚至可以看作是分析和优化技术。

例如,我们的投资公司,Instacart,为了优化个人购买者通过集中途径开展投资的途径,制定了系统。该系统必须提高50%的效率,研发团队只有3名工程师(使用谷歌的开源工具)。2.同时,机器学习还可以在数据中找到新问题的答案。例如,打算提起诉讼的律师可以搜索包括愤怒、担心和异常在内的邮件,比全然的关键词搜索更有效。

3.机器学习关闭了新的大门,给了我们可以分析的新数据类型。过去,计算机不能确实背诵音频、图像或视频,但将来一切都可能实现。在这三种数据类型中,我发现图片是最有趣的。

计算机出现后,可以处理文本和数字,但图像和视频毕竟是软肋,现在不仅可以读书,还可以读书。这意味着图像传感器和麦克风出现了新的输出机制,照相机的属性被机器读取数据流生成器的属性所。所有的事情都会成为视觉问题的计算,但是这里的计算和现在的计算不同。

这与识别猫片有关。最近,我参观了汽车座位供应商,在自己的廉价DSP芯片中倒入神经网络,与其说是廉价的智能手机图像传感器。搭建这个系统是为了查询座位织物的皱纹。

这个系统被称为人工智能,只是自动化了至今为止不能自动化的任务。这种自动化的感觉是我们思考机器学习问题的第二个工具。

对人来说,寻找织物中的皱纹不能用二十年的经验积累。因为那太简单了。实际上,我的同事指出,无论怎样训练,狗都能学习的能力,机器学习都能控制。

这有利于我们的思维,关于AI种族主义的问题,但还是有自己的局限性。狗没有普通的智力和常识,神经网络不同。吴恩达认为机器学习可以在一秒钟内学习回顾你的能力。

5年前,如果给计算机看很多照片的话,只能区分这些照片的尺寸,10岁的孩子就能很好地区分照片中的男性和女性,15岁的孩子就能表现出照片中的脸是傻瓜还是冷酷,长大几岁去研修的时候,照片中的直白机器学习后,计算机能力立即提高到10岁儿童的水平,甚至影响到15岁的智商。机器学习可能总有一天接近实习生的水平,如果你手里有100万个15岁的孩子交给数据呢?你不会命令他们做什么?你听说过什么样的电话?你看什么样的照片?审核什么文件或信用卡缴纳?换句话说,机器学习不必成为有几十年经验的杨家司机。我们也不是让专家成为自动化的牺牲品。无视,我们对机器学习的主要拒绝是打电话,挑选愤怒的人、读者的所有邮件,找到剩下的是感情的邮件、看几千张照片,寻找照片中的酷人。

在某种程度上,这就是自动化的惯例。Excel没有人工会计师,PS也没有人工图像设计师。无视,我们大规模自动化了线性任务。在一些领域,机器学习可能会找到接近人类已经认识的东西,但它们可以找到我们了解接近的或模型、假设或似乎的东西,就像AlphaGo一样。

AlphaGo会像棋手一样对局,学习规则后展开大的左右搏斗。机器学习作为实习生的作用,从一开始就告诉他某张照片很漂亮,看第三百万张照片的时候,找到了其中的范围。

那么,哪个领域可以告诉他机械学习系统的明确规则,在数据中发掘新的成果呢?我花了很多时间去各公司寻找技术市场的需求,在机械学习中似乎已经有很多成熟期的浆果。但是,这里显然有很多显着的分析和优化问题,也有图像识别和音频分析问题。

我们之所以讨论自动驾驶汽车和混合现实,是因为机器学会了催化剂。机器学习使汽车能够看到周围事物的一举一动,关于混合现实,机械学习要求头盔的安装者能够看到什么。但是,在讨论了织物的皱纹和呼叫中心的感情分析后,这些公司又有了机器学习还有别的能力吗?你能帮助什么技术?你能找到什么新机会?在抑郁这些问题之前,我们能保持10-15年的新鲜吗?viaben-evans(公共编号:)编译器。

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