iT邦幫忙

第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 3
0
Google Developers Machine Learning

Google Developers Machine Learning 學習系列 第 3

【Day 03】How Google does Machine Leaning (What it means to be AI first -1)

  • 分享至 

  • xImage
  •  

前言

計畫趕不上變化,最近工作量突然暴增,原本預計可以輕鬆寫 Blog 的每日工作,忽然讓人感到有些壓力,只好把內容拆分成多天來寫。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190904/20120188UathePthpV.png
截圖自 Coursera "How Google does Machine Learning" 課程

主題

1.0 What means to be AI first?

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190904/20120188sUb2VL4BY9.png
截圖自 Coursera "How Google does Machine Learning" 課程

這部分講述了Google對於Artifical Intelligence(AI)和Machine Learning (ML)之間的定義:

  • AI: 是一門學科(discipline)
  • ML: 是一類工具(toolset)

整體而言,這樣分類方式大部分的人應該都能接受,AI這門學科廣泛來說橫跨了許多領域:神經科學、電腦科學、統計學、醫學、心理學...等,而在如何實現這樣的技術上,除了ML偏向統計工具的方法外,過去還有像是專家系統、符號推理等其他方法,因此,ML是眾多的方法之一,被包含在AI這門學科下的一個子集合。
題外話,ML會是AI最終的解答嗎?我想並不能肯定,這一波ML或者說Deep Learning的大爆發,是由於硬體的進步,在各面向提升了機器學習的性能,資料蒐集、儲存空間、計算效能等,才讓舊有的理論再次重現天日,然而,現在ML的強大仍跨不出弱人工智慧的界線,因此,說不定下一波量子電腦的革新,又會復興過去的AI工具,讓AI能夠進入強人工智慧的領域。

1.1 Two Stages of ML

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190904/201201888OsU7dCowo.png
截圖自 Coursera "How Google does Machine Learning" 課程

此章節以監督式學習(Supervised Learning)為主,並將Machine Learning劃分成兩階段:

  • Training:訓練階段
  • Inference(Prediction):推理階段、預測階段

監督式學習的意思代表機器學習的模型根據有標記(Label\Target)的資料進行訓練,舉例:

  • 圖像辨識:資料中會有一堆圖片,以及這些圖片對應的標記(貓、狗、車子...)。
  • 房價預測:房子的各種特徵(坪數、地點、屋齡、年份...),以及對應的實際房價。

而第一階段就是用這筆已經擁有的資料集,訓練出數學模型。

第二階段,過去比較常用預測(Prediction),也就是用訓練出來的模型對未標記的資料進行標記,而最近在許多地方常看到改使用推理(Inference),這不僅是針對做的事情上劃分,在實作上,將只有在訓練階段才使用的區塊捨去,合併、簡化模型中間的部件,,達到對模型實體進行優化加速,許多公司都在這部份下了很多功夫,也就是所謂的推論引擎(Inference engine),例如:Intel OpenVINO、Nvidia TensorRT、Google Tensorflow Lite。

1.2 ML in Google Products

這章節簡介了Neural Network(NN)的故事,然後重提現在Google的各項服務中都包含無數ML模型在支撐,我想之後應該會有針對機器學習模型進行解說的課程,NN的故事就流到那時候再詳細的說吧!

結語

寫得越來越隨興,與其說技術文章,更像是心情隨筆。


上一篇
【Day 02】How Google does Machine Leaning (Introduction to specialization)
下一篇
【Day 04】How Google does Machine Leaning (What it means to be AI first -2)
系列文
Google Developers Machine Learning 學習30
圖片
  直播研討會
圖片
{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言