2016年3月7日,谷歌首席科学家,MapReduce、BigTable等系统的创造者,Jeff Dean受邀韩国大学,演讲主题《大规模深度学习》,这里部分来自highscalability的文字和笔者Youtube上的听录。刚好演讲在AlphaGo和李世石比赛之前,观众也问了开奖直播的预测,开奖直播只是说训练了5个月的机器跟顶尖高手的差距不好说;还有人问道开奖直播喜欢的编程语言(C++爱恨交织,喜欢Go的简洁,Sawzall才是真爱);在Google作为首席一天是怎么过的(要吃好早饭,到处闲逛闲聊,找到那些每个领域专家一起攻克难题)。
36大数据专稿,原文作者:Stuart Franke 本文由36大数据翻译,任何不标明译者和出处以及本文链接均为侵权。 整合意味着理解 如果你不理解信息中的奥秘,那么你也很难去组织它。 Jeff Dean是Google系统架构组院士,在讲座:“大规模深度学习构建智能计算机系统”中提到这句和Google的使命:整合全球信息,使人人皆可访问并从中受益。早期开奖直播们通过收集,清理,存储,索引,汇报,检索数据完成“整合”的工作,当Google完成这个使命,就去迎接下一个挑战。 理解到底是什么含义?
看到这张图,你马上知道是小宝宝抱着泰迪熊睡觉。而看到下张街景,马上意识到纪念品店里面有打折信息。其实直到最近,计算机才可以提取图片中的信息。
如果想从图像去解释物理世界,计算机需要去选择跟那些感兴趣的点,阅读文字并去真正理解。 像下面的文字“car parts for sale(卖汽车配件)”,传统的Google通过关键字匹配来给出结果,但更好的匹配是第二个。这是一个需求深度理解的过程,而不能停留在字面,要去做一个优秀搜索和语言理解产品。
Google的深度神经网络历史
Google跟其开奖直播公司的不同是,2011年就开始Google大脑计划,当时想通过使用神经网络来提升技术水准,但并没有把研究做成像大学象牙塔那种,而是结合安卓,Gmail,图片去改进产品解决真正问题。这对其开奖直播公司也是很好的借鉴,把研究和员工工作结合起来。 神经网络老早就开始研究,上世纪60年代发明,在80年代和90年代早期也流行过,后来又不火了。两个原因:缺少计算能力去训练数据模型,这样也不能用来做更大规模的问题;2)缺少大量有效的数据集。而Google通过算法的力量,在加上开奖直播们强大的基础架构,海量数据集创造了AI的绝佳温床。
深度学习一开始从少数的产品组开始,一段时间后反响很好,能解决之前不能做的,就更多的团队开始采纳。使用深度学习的产品有:安卓,Apps,药品发现,Gmail,图片理解,地图,自然语言,图片,机器人,语音翻译等。
深度学习能应用到很多领域原因是那些通用模块:语音,文字,搜索词,图片,视频,标签,实体,短语,音频特性。输入一类信息,决定你想要的输出,收集训练数据作为你想要计算的潜在函数,然后就放手不管了。
模型很赞的原因是因为灌了很多原始形式的数据。你不需要教工程师很多特征点,模型的力量在于从观察一些例子就能自动识别数据中的有用信息。 深度神经网络是什么? 神经网络就是一些从数据提炼的复杂函数。从一个空间输入在转化为另一个空间的输出。这里的函数不是像平方,而是真正复杂的函数。当你给出一些原始像素,比如猫,而输出就是对象的类别。 (责任编辑:本港台直播) |