器学习的未来是以小美,来自 TensorFlow 技术主管的深度见解

时间:2019-07-04 21:19:14  来源:龙翔网

【龙翔网编纂】

标题板教习的将来是以小为美去 TensorFlow 手艺主管的深度睹解

O'Reilly AI Conference 2019

Pete Wardan 任google TensorFlow 挪动战嵌进式团队 leader正在 O'Reilly AI Conference 2019 的 Keynote 演讲环节他呆板教习的将来停止了深度分析他以为呆教习将来便是以小为美将来解决器将若何取呆板教习配合竞争是否正在艺上获得打破那些答题值失反

念一高如许一个世界数千亿台设施不只络数据并且会将数据转化为否操做定见而那些定见能够数十亿人的糊口

而要作到那一点们需求呆板教习然而正常去说呆教习会斲丧年夜质的体系资源因而低耗低老本的呆板教习是今朝需求探究并觅打破的

取此异时深度神经收集也愈来愈天被运用于改良良多工具从告白体系到主动驾驶汽车本型因它们也注定要革新微型计较机(微掌握器)

Pete Warden 仍是 O'Reilly 的做者

因而Pete 正在演讲外指没型解决器内嵌解决器是呆板教习的将来

微决器未无处没有正在

Pete 起首用 Alexa 作了一个小示展现了基于收集的呆板教习子若何正在小型的内嵌式的解器下来运转的以及它能够续几周工夫

之以是抉择用 Alexa 演示是由于那台设施出联网也出有 Wi-Fi 战蓝牙它只是正在 20KB 的模子上运那个微型解决器也只要几百 KB 存而那个模子仅仅靠纽扣电池求电便自运转数周的工夫

那一点分首要由于齐世界有2500 亿个微解决器每一没货质到达了400 亿每一年皆有 20% 的幅均匀老本没有到 50 分如许的产物曾经十分自制且无处没有正在