周日在北大理教听了余凯和漆远关于深度学习的讲座,这个讲座是北大机器学习研究会办的,不是学术性质,是有点科普性质的一个对话,雷鸣做现场主持。
刚开始余凯说了一下什么是大数据,他提到除了数据源、数据仓库,还有分层的概念,是分层学习的意思吗?存疑;漆远提到一本大数据的入门书,introduction to AI,是伯克利的老师写的。关于机器学习,漆远还提到不确定性的概念,就是除了最优化误差外,得到的最优结果的不确定性是多少,对于某些问题,这也是很重要的。他提到曾经在华尔街工作,如果你算得一个股票能收益一毛钱,方差是二分,另一个股票收益是10元,方差是100,那人们宁愿选择收益一毛的。余凯又提到怎么利用数据?就是面对数据如何利用,无监督学习是很重要的,比如机器人如何在三维空间出学习出事物的大小和远近的关系,从静止的图片中如何学习?
关于深度学习,余凯和漆远分别说优缺点,优点是分层学习的思想,余凯认为这是深度学习中可以流传下去的点,还有feature learning,N to N learning;缺点是深度学习如何计算不确定性,如何将先验知识映射到模型里,是未来研究的机会。对于未来,DL可能只是一个工具,而不是算法,就像雕塑家的凿子,至于最后的成功,还得看用的人对问题的了解。对于DL的研究学者,余凯提到了Jeaf Dean,是他提出深网络比浅网络好,漆远则赞扬了Geoffrey Hinton和Michael Jordan,两个人是南帝北丐式的人物。提到阿里现在的应用是语音客服。
最后的话题是创业,漆远提到大疆科技做航拍,坚持十年,最终做出来了。所以坚持很重要,加油,吼吼!
时间: 2024-10-26 00:24:40