第一、需要平台化,比如说你开发一个iphone或者安卓APP需要有平台,你只要是计算机的程序员你就会学会开发IOS的APP你即便很优秀的程序员也没有办法深度学习,这个没有平台化,你需要进去微调一些东西,世界上的专家只有几百个。
第二、需要海量的数据,一百万一千万不是大数据,那是小数据,让深度学习或者机器学习有用武之地你要有特别巨量十亿等数据量。这些数据需要储存计算量,创业成本提升,有没有以后提升大数据云让大家创业。
第三、实际上机器学习没有办法告诉你它为什么做决定,愿意相信你就相信按照结果说话,回来告诉我说你怎么打败李世石的是说不上来的。
如何做到深度学习?
第一、找数据垄断数据,形成闭环数据,标注数据。
第二、买机器,非常有效买合适的机器。比如说GPU比CPU更好用这方面。
第三、找专家,这种专家真的不多,你看到谷歌已经开出了九位数的代价挖这种专家,这是我们过去所不能想像的。我们国内也看到比如说我们投资的face++,最近挖到华人领域最棒研究员叫做孙健,这个稀缺也是两三年的现象,之后有很多聪明人尤其中国会涌入这个领域。
第四、学会调整这些参数。有了这些东西部够,深度学习还会有一些调整,最后贴贴补补不能完成你运用怎么办,你用巧妙非技术的方法,不要取代人要辅助人就可以了。我们做安防机器人,不一定会走身上带把枪的东方营销,只要带着摄象头可以走,拍摄出来东西给我们做一个警告,那边有温度、那个窗户坏了等辅助人就可以了。我们给医生做一些工具是可以的,不是取代医生。搜索引擎就是一个容错的界面,搜索引擎给你十个答案,十个里面有一个对了就觉得很好。界面设计好也可以弥补人工智能的不足。
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