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來源:色影无忌  發布時間:2019-07-18  【字號:      】

  也就是說,今日頭條利用非壹線城市用戶對產品的喜愛和他們的個人數據,精準地算計了該地區的用戶。但谷歌的玩法不是人人都能模仿的了谷歌總部6萬名員工中有2.5萬都是工程師,因為有強大的基因才讓全民AI成為可能。這也在提醒著我們,人工智能不僅僅帶來了無人駕駛這樣的新戰場,我們的對手還在不斷的完善著搜索、翻譯等等舊業務。這壹切都發生在1962年弗吉尼亞蘭利研究中心的West Area Computer Division,三位女主角就在這裏工作。數學家Katherine Goble和主管Dorothy Vaughan同時受到了機構裏新技術IBM 7090的沖擊。

  魏松斌表示,思科協作的下壹步是如何將協作系統變成壹個更大的平臺,可以創建客戶化的解決方案。所謂壹個更大的平臺,就是各種各樣的生態系統都可以進行第二次、第三次開發,使協作系統融入到他們每壹天的業務流程中、每壹天的生活之中。這種迷茫直到2012年還存在。這壹年的壹件大事是Andrew NG等人的Google Brain團隊,搞了壹個龐大的分布式深度學習,在ImageNet圖片物體分類競賽中把對手遠遠甩在了身後(《Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning》)前面已經說過,物體分類是壹個有監督學習任務,但是由於Hinton老爺子定下的無監督學習基調,Andrew NG等人還是把重心放在了無監督學習生成特征上面,並且做出了那幅著名的機器學習出來的貓。有趣的是,在2012年的NIPS上,Hinton和NG的團隊同時放棄了pre-training。失去了pre-training的幫助,就需要其他方法解決訓練信號被稀釋的問題,Hinton團隊的方法是換了壹種叫做ReLU的激活函數( 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 》),NG團隊的方法則是懟機器,大量的機器(《Large Scale Distributed Deep Networks》)。Hinton團隊同時還拋出了CNN應用到ImageNet上的表現,CNN和ReLU這兩個東西非常重要,成為此後深度學習研究的標配。結果Hinton團隊這篇文章的引用數有8000多,而NG團隊的兩篇分別是700多和1000多。NG的營銷能力強,學術創新上卻總是比Hinton老爺子慢半拍。Anyway,自從12年NIPS這兩篇文章之後的壹段時間,大家對無監督學習就不怎麽感冒了。

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(責任編輯:次运杰)

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