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关于机器学习,这个缺陷是致命的 | “烧脑”大课预告

2018-05-08 20:52 混沌大学

机器学习,人工智能的核心技术基础,它是怎样的一种学习过程?


好的机器学习,又是怎样的?


5月12日上午(周六)10:40,卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授,通用机器学习平台 Petuum 创始人邢波将在混沌创新院,通过发掘人类学习的第一性原理,梳理机器学习的思维模型,帮助你更加透彻地理解机器学习的能力和边界。


澄清那些让人迷惑的炒作性“概念”,帮助你更好地去做投资或是做研发。

 

欢迎你来。



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精彩观点


1. 20年前,当我刚进入这个领域的时候,人工智能还处在谷底,是一个比较狼狈的、不被看好的状态。那个时候,这个专业叫 ——机器学习。

 

我更喜欢这个名字,因为它把“人”这个词给去掉了,免除了很多不必要的误解。我就是用一台计算机或者一种设备,来学习某一种能力,这个能力是人的能力,还是其他的能力,并不重要,从而使得这个工作本身更加稳健和专注。

 

 

2. 学习和推理实际上是一个互为镜像的过程。学习的一个很重要的结果就是,获得能够推理的能力,而学习的效果,通常也是通过你推理的质量来获得检验的。

 

 

3. 人类学习的过程,基本上是先有思维和逻辑模型,即套路先放好,然后开始练,往里加数据或者加体验,最终能够产生一个形式化的、知识化的总结。你学多了以后,有时候就变成机械化,你不想,就可以反应了。

 

4. 这四样东西,基本上涵盖了机器学习的核心,我为什么讲这个?因为我们建立研发团队或者工程团队,要找VP或者技术主管,如果这4项没搞清楚,我想他就不用再来了。

 

 

5. 研发人员,或者投资人,要对整个领域有一个清醒的认识,到底这个公司或者这个项目,在里面处在一个什么样的地位?然后才能判断它成功的可能性。

 

 

6. 为什么我现在对很多深度学习系统,持有一定的保留态度?因为很多的结果,还不能被解释,当出现功能失常或者事故的时候,你很难去做一个诊断或者手术性的改动。

 

而这个缺陷实际上对很多系统是致命的,为什么?因为这会使整个研发和部署成本变得相当庞大,而且是很多非专业人员望而却步的。




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