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栏目:国内业绩

更新时间:2021-03-03

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机器学习的类脑数学模型非常简单。

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本文摘要:机器学习的类脑数学模型非常简单。

机器学习的类脑数学模型非常简单。而且一般来说,GPU是训练神经网络的必需品,因为它们需要并行大量的矩阵乘法,这有助于减缓训练的速度。如果不想训练有很多图层的神经网络,可以自由选择消费级显示卡。例如,英伟达GeForceGTX2060,售价在320英镑左右,但仍获得1920个CUDA核心。

但是,重型训练需要更专业的设备。作为机器学习最弱的GPU之一是英伟达的Teslav100,包括640个AI定制张量计算的核心和5120个标准化的高性能计算的CUDA核心。但是,这种显示器的价格比消费级显示器低,PCI小姐express版的价格低于7500英镑。如果要构建AI工作终端和服务器,成本数量水平,英伟达的DGX-2专业机械学习和AI研究,包括16张TeslaV100卡,售价达到39.9万美元。

深度自学软件框架也数不胜数,这种软件框架允许用户设计、训练和检验不同的编程语言。其中,谷歌的TensorFlow软件库因其许多优点而受欢迎:允许用户使用Python、Java、CFT和Swift等多种编程语言,可用于图像识别、语音识别等多种深度自学任务另一个常用的框架是Pytorch,这个框架对初学者有友好的关系。因为得到了开发者熟悉的命令式编程模型,允许程序员使用标准的Python语言。

Pytorch还可以与多种深度神经网络(从CNNs到RNNs)合作,在GPU高效运营。其他框架包括CognitiveToolkit、MATLAB、MXNet、Chainer和Keras。

从计算机硬件到机械学习框架,科学技术的变革意味着,现在公司配置训练有素的机械学习模型已经不可或缺,这些模型在物联网传感器收集的数据中识别目标,也不方便。机器学习不能靠近核心业务公司,可以用什么类型的项目来检验机器学习的效果呢?Constantinides教授建议从非常简单的任务开始,即从非重要的业务领域紧密接触,开展开展。Constantinides教授以呼叫中心的聊天机器人为例,给很多企业带来了不现实的自由选择。

这种聊天机器人可以问一些重复性强的问题。如果问题太简单,它可以将客户转移到手动客服。很多公司指出呼叫中心位于公司的核心竞争力之外Constantinides教授说:因此,从这里开始的风险很低。

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Constantinides补充说,公司的聊天机器人项目运营稳定后,可以转向另一个基于机器学习的服务,即推荐引擎。这项服务需要协助不断扩大公司AI项目规模。一旦获户数据后,公司可以开始开展不同类型的预测,也可以明确提出不考虑销售其他产品吗?在某种程度上,弗雷斯特公司的谷歌也特别强调,将启动项目的重点扩大到特定的任务是最重要的。

在一份报告中,他推荐了一家医疗科技公司的例子。该公司专注于为放射科医生分析医疗目标结果,而不是从整体上攻击癌症的目标。

项目随时结束的可能性公司对机械学习项目有明确的理解是很重要的。弗雷斯特公司的Gownder也回答说,在AI、自动化和机器人领域,野心太大结束并不新鲜。就像安德森癌症中心花了6200万美元,用于IBM的Watson协助患者确认化疗方案一样,项目最终结束了。一般来说,在学习机器技术时,我们有适当控制自己的期望值。

我们应该意识到机器可能会带来不完美的结果:语音识别不会导致mRNA错误,面部识别系统错误的人。正因如此,这些系统的用途是帮助人类识别,增加自由选择范围,而不是代替人类。自动化的倾向增加了社会员工的数量,但在现在的科学技术水平上,几乎构筑自动化是时尚的。

Gownder在弗雷斯特的报告中也认为过度自动化的危险性。报告中以汽车制造商Tesla的措施为例,发现机器人不能继续任务后,该公司要求人类返回生产线。

自从让人回到生产线以来,Tesla的Model3成为美国最畅销的汽车之一,从2018年1月开始只生产了1825辆汽车,迅速成长为7月12日的14250辆。此外,企业面临着更简单的问题,积极开展机械学习项目需要数据科学家的协助。例如,在OReilly的调查中,多达一半的受访者应对,自己的企业必须由领域的专家指导。

在OReilly的另一份报告中,数据科学和数据工程再次被列入公司在分析相关技能方面仅次于差距的两个领域。记录:【照片来源:ZDNet所有者:OReilly·华威商学院的Skilton指出,技术和前景不存在,确实的问题是如何在数据上加上标签,如何获得科学知识,我是如何开始利用数据自学的尽管没有这么多问题,但更多的公司开始尝试机器学习技术。

Skilton回答说,2019年是企业挑战机器学习的好时机。这样,公司就可以把人类的科学知识转移到机器上,扩大员工的规模,提高自己公司的生产率。


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