吴恩达:如何使用深度学习开发人工智能应用

2016-12-08 14:41:00 作者:飞象网 分类 : 新闻中心

  北京时间12月5日,人工智能顶级会议NIPS大会在巴塞罗那召开,百度首席科学家吴恩达(Andrew Y.Ng)出席并进行了主题演讲。现场,吴恩达用手写板书的方式为与会者讲解如何使用深度学习开发人工智能应用,并分享自己在人工智能产品开发的策略与技巧。

  在为工业界的从业者带来理念更新的同时,吴恩达还对自己在人工智能领域的人生经验进行分享。“我从没试过一次就得出正确的模型架构”吴恩达对自己经历的朴实客观分享,让在场的很多从业者不仅获得技术指导更如同吃了“定心丸”。

  NIPS (Advances in Neural Information Processing Systems)中文名为“神经信息处理系统进展大会”,是每年12月由NIPS基金会主办的机器学习和神经计算领域的顶级会议,在机器学习领域有着举足轻重的学术影响力。随着人工智能的高速发展,2016年NIPS的讨论焦点也集中在机器学习与人工智能,并邀请Yann LeCun(Facebook 人工智能研究室FAIR负责人)、Irina Rish(IBM Watson 研究中心成员)等国际专家参与。其中,百度首席科学家、斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授吴恩达参与大会教程(tutorial)环节,人气颇高。

  由于神经网络(NN)可以扩大规模(scale),甚至是可以无限地扩展,深度学习成为人工智能领域未来发展的大潮流。对此,吴恩达认为没有人能做到在系统构架(底层)与深度学习(算法)方面都是专家,并针对深度学习技术创业公司的团队建设,分享了其在百度的架构经验。

  在深度学习大潮中,端到端学习成为近几年的技术风口,随着技术发展,更纯粹的端对端学习成为了可能。但由于缺少足够大的训练集,直接的端对端学习也有不太奏效的时候。作为人工智能成果的集大成者,无人车在机器学习领域仍有很大发展空间,吴恩达在演讲中描述了无人驾驶的传统模型:通过图片观测附近的车(cars)与行人(pedestrians),计算出该有的路径规划(plan),然后通过公式/规则判断出应该进行的下一步行动(steering),如果可以直接把图片处理成最终的操作指令可以指数级提高反应速度,带来效率提升。

  吴恩达认为,很多企业都没有正确对待训练集误差、人类误差值、测试集误差,三者之间的关系,而在数据合成方面,很多公司又“总想搞个大新闻”。他建议企业使用 unified data warehouse(统一化的数据中心),让数据科学家可以“安心的玩数据”。并分享了基于人类误差、训练集误差,训练-开发集误差、开发集误差、测试集误差五类误差值的新的处理策略。

  在演讲的最后,吴恩达提出了对人工智能的展望,他认为由于现有的有标签数据还远没有被发掘完毕,supervised learning(监督学习)将继续快速发展下去,同时unsupervised learning(无监督学习)、 reinforcement learning(强化学习)、transfer learning(迁移学习)也将在未来起步。同时,吴恩达也对现场的从业者提出更具实用性的经验:人工智能产品经理需要选择工程师应该关注的重点,从而让数据集能更准确地模拟出应用场景,简单来说就是寻找用户需求与当今机器学习技术的能力的交集。

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