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是的,你的AI技众乐游棋牌2能正在“贬值”

浏览次数: 时间:2019-05-01 19:31

是的,你的AI技众乐游棋牌2能正在“贬值”

  大数据文摘出品

  编译:小蒋、李可、狗小白、周素云

  我们正处于AI创业高潮之中,机器学习专家的薪资程度水涨船高,投资者也乐于对AI草创公司慷慨解囊。AI的普及成为敦促社会出产力标识表记标帜,必将转变我们的生活。

  但是,本文作者前谷歌工程师、Inovo.vc的CTO Ric Szopa认为,AI从业者的技能正在贬值。他从一个选择题入手报告我们,AI东西、数据集、资金投入以及行业+AI的优势正在一步步弱化单一的AI基础技术优势。

  先来做一道选择题。

  Alice和Bob是两位AI创业者, 他们的公司筹集了大抵不异的资金,并在同一个市场上展开了激烈的竞争。

  Alice把大部分钱花来雇佣最好的工程师,请来了一批在人工智能研究方面经验丰富的博士。

  而Bob选择雇用资质一般但还算能干的工程师,并将省下来的钱用于获得更好的数据。

  假如是你,你会给谁投资?

  固然是Bob。

  为什么呢?

  从素质上讲,机器学习的道理是从数据中获取信息,并将其转化为模型权重。更好的模型使得这个过程更有效(时间或者整体质量方面),但假如假设模型操练相对都对照丰裕,更好的数据必定会孕育产生更好的成果。

  为了说明这一点,让我们再进行一个快速而简朴的测试。

  假设我创建了两本性能不太一样的卷积网络。“更好”的模型的末了一个全连接层有128个神经元,而“轻微差一点”的只有64个。我在差别巨细的MNIST数据集的子集上操练它们,并绘制模型在测试集上的准确率与操练样本数的折线图。

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  蓝色是“更好”的模型,绿色是“轻微差一点”的模型

  很显然,操练数据集巨细具有积极影响(至少在模型最先过拟合和准确率到达不变之前)。值得一提的是,在40000个样本上操练的“轻微差一点”模型的准确率比在30000个样本上操练的“更好”模型的准确率要高!

  在我的小例子中,我们措置惩罚惩罚的是一个相对简朴的问题,而且有一个对照周全的数据集。而在现实生活中,我们的条件并不是如此完美。在许多情况下,增加数据集每每会具有非常显著的效果。

  事实上,Alice的工程师不只仅是和Bob的工程师竞争。由于AI社区的开放文化及其对常识共享的器重,他们的竞争对手其实来自谷歌、Facebook、微软以及世界各地数千所大学的研究人员。

  因此, 好的工程师虽然很主要的,但假如你是AI范围的话,数据的竞争优势会显得更为要害。

  然而,更加主要的问题是,你如何才华连结本身的优势。

  AI东西正越来越简朴好用

  2015年,当我还在谷歌工作,刚最先玩DistBelief,也就是后来我们所熟知的Tensorflow。其时这个东西太难用了,所以其时想让它在谷歌构建的系统之外运行完全是一个白天梦。

  2016年末,我进行了一个观点验证的研究,在构造病理学图像中检测乳腺癌。其时我想使用迁移学习:接纳谷歌其时最好的图像分类架构Inception,并在我的癌症数据上从头操练。我可以使用谷歌提供的一个颠末预操练的初始权重,转变顶层布局来匹配我正在做的工作。

  在TensorFlow上颠末永劫间的重复测验考试,我终于找到了操纵差别层的要领,让它基本上运作起来。这需要很大的毅力去阅读TensorFlow的资料。不过至少我不必太担忧依靠关系,因为TensorFlow贴心地预备了Docker镜像。

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  来源:Medium

  在2018年初,多亏了Keras(基于TensorFlow的一个框架),只需几行Python代码就能完成这个项目,而且使用它不需要你对本身正在做的事情有深入理解。但它仿照照旧有个痛点:超参数调优。

  假如你有一个深度学习模型,可以调治多个参数,如层数和巨细等。在我写这些文字的时候(2019年初),谷歌和亚马逊提供了主动模型调优处事(Cloud AutoML,SageMaker)。

  我猜度手动调优早晚会灭绝,工程师们也会从这项繁琐的工作中解脱了。

  总的趋势是,将困难的事变得等闲,你无需深入理解就能实现更多的对象。过去的那些伟大工程此刻听起来相称一般,所以我们不应该期望我们此刻的成绩在将来有多好。

  听起来很欢欣鼓舞是不是,但是,对付那些在AI技术上投入巨资的公司和小我私家来说,这可以是个坏动静。目前来说,操作独霸某些AI技术还算是企业的竞争优势,因为一个称职的机器学习工程师需要花费大量的时间阅读论文,并需要扎实的数学配景。

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