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為什么程序員一定要會深度學(xué)習(xí)?

來源:北京達(dá)內(nèi)教育        時間:2023-05-25        熱度:36℃        返回列表

對于深度學(xué)習(xí),我也是一個初學(xué)者,能力有限,但這些的確是我現(xiàn)在的真實想法,我也會按這個思路去嘗試。

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我是一個好奇心很重的人。深度學(xué)習(xí)剛開始流行的時候,我就做過簡單的學(xué)習(xí)。當(dāng)時我的結(jié)論是短期內(nèi),深度學(xué)習(xí)只能在弱智能徘徊,很難進(jìn)展到強智能。

這個結(jié)論在今天看來,也不算過時。但真正被深度學(xué)習(xí)給 Shock 到,是去年和某教育 APP 的 CEO

同學(xué)聊天。他告訴我,在教育這個垂直領(lǐng)域,他們的語音識別率已經(jīng)比訊飛要高了,依賴于大量的數(shù)據(jù);更 NB 的是,加上 NLP,他們的 AI

已經(jīng)可以幫老師改主觀題了。主觀題啊,就是數(shù)學(xué)的問答題,語文的作文。

這讓我開始重新思考弱智能。

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完全依靠強智能的應(yīng)用場景,會產(chǎn)生很多問題。比如自動駕駛,要想在中國這種交通環(huán)境下運行,一時半會兒是不行。即使是一個看起來簡單的問答機器人,也沒一家真正做好,你多問

siri 幾句,她很快就暈了。

經(jīng)常關(guān)注我微博同學(xué)會知道,我最喜歡說的一句話就是:「能自動化的,要自動化;不能自動化的,要半自動化」。

在人工智能上,這個法則似乎依然是有效的。既然現(xiàn)在強智能還不夠強,那么為什么我們不用弱智能+人工確認(rèn)的方式,來實現(xiàn)「半智能化」呢:用機器幫你做預(yù)選,你來做最終選擇,雖然依然包含了人工干預(yù),但卻可以把生產(chǎn)效率提升幾十倍。

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有同學(xué)和我說,找不到應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的場景,這是因為太執(zhí)著于強智能,想讓機器獨立處理所有事情;如果使用「半自動化」的思路,你會發(fā)現(xiàn)遍地都是場景。

最典型的場景就是「按需求進(jìn)行組合搭配」。拿今天小程序舉例,小程序在框架層上,將功能分隔到了page

的粒度,這使得小程序的組件會很好的被重用;而在設(shè)計上,小程序提供了統(tǒng)一的官方指導(dǎo)風(fēng)格,所以不會出現(xiàn)太多個性化的東西。

我需要一個用戶資料管理, xpm install user-profile;我需要動態(tài) Feed 流,xpm install

feed-timeline 。

然后這貨就喊著要去做,還在 GitHub 上開了個坑,據(jù)說 SDK

已經(jīng)寫完,安裝器年前能開始內(nèi)測。

然后我告訴他,你得趕緊做,從長遠(yuǎn)看,通用應(yīng)用最后是不太值錢的,因為很快就有開源項目把它做得很好。真正值錢的是,下沉到行業(yè)里邊的應(yīng)用。比如說吧,同樣是用戶資料頁,房地產(chǎn)行業(yè)的、獵頭行業(yè)的以及技術(shù)社區(qū)的會完全不一樣。但區(qū)別也就是添加幾個行業(yè)特定的字段而已。

大量的「二次開發(fā)」工作,才是最為瑣碎又最為掙錢的。

這就是典型的可以用上深度學(xué)習(xí)的場景。通過抓取對應(yīng)行業(yè)的 H5

頁面,我們很快就可以把各個行業(yè)需要哪些可能的字段給整理出來,然后把這些交給機器進(jìn)行學(xué)習(xí),當(dāng)再有新的需求進(jìn)來的時候,機器就可以自動配好預(yù)設(shè)字段。機器會出錯么?當(dāng)然。但哪怕是80%的準(zhǔn)確率,也已經(jīng)可以節(jié)省掉好幾個程序員了。

為什么我要學(xué)深度學(xué)習(xí)? 因為這背后是 TM 白花花的銀子。

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其實細(xì)心的同學(xué)會發(fā)現(xiàn),我一直說的是「深度學(xué)習(xí)」而不是「機器學(xué)習(xí)」。

因為我的目的很簡單,那就是用。在學(xué)習(xí)第一年,我給自己定的目標(biāo)不是要理解「機器學(xué)習(xí)」的原理,而是要把「深度學(xué)習(xí)」用到自己產(chǎn)品的方方面面。

先學(xué)「深度學(xué)習(xí)」還有一個好處,那就是不用太多「機器學(xué)習(xí)」的基礎(chǔ)。能把tensorflow、kears

這種開源框架搭起來,然后喂數(shù)據(jù),然后看結(jié)果。等到優(yōu)化的時候再去補知識點。

因為深度學(xué)習(xí)更像是一個黑盒子,現(xiàn)在很多專門搞深度學(xué)習(xí)的同學(xué)也說不清楚為什么要建三個層、要放四個節(jié)點;什么情況下用什么激活函數(shù)。只說通過實踐+觀察數(shù)據(jù)慢慢調(diào)整。這簡直就是新手上路的最好切入點嘛。

如果不想在本地搭建環(huán)境,AWS 上已經(jīng)有可以用的鏡像,基于 API 的深度學(xué)習(xí)服務(wù)也日益增多。這東西就像水電氣一樣,用比學(xué)重要。

也有同學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹赋?,很多場合下,機器學(xué)習(xí)的其他方法遠(yuǎn)比深度學(xué)習(xí)有效。他們是對的,如果說學(xué)好整個機器學(xué)習(xí),可以做到90分;那么光用深度學(xué)習(xí),可能只有70分。但現(xiàn)在絕大部分的程序,連

TM 一點智能都還沒用上呢。從零分到70分,只需要把深度學(xué)習(xí)用起來。

為什么我要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí),因為這 TM的性價比太高。

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