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完全不会写代码的人,如何当上人工智能企业的CEO?

2017-04-07 09:30
小伊琳
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现在,Skymind的工具,每个月都有6位数的下载量,并且用户月增长速度为20%。公司有了20多名分布于全世界的员工,主要都是深度学习领域的专业人士。和其它公司相比,招聘对于Skymind完全不是个难题。在其开源社区里,活跃着来自全球的程序员和开发者,Chris会联系其中能力优异的人,发出工作邀请。“大家认为,加入Skymind去解决深度学习的难题、做一个开放式的分布平台非常酷炫,所以往往很乐意加入公司。”

Skymind的产品有何特征?

全世界有1000万人使用Java,80%的企业IT系统都基于Java语言。但是在Skymind出现之前,各大公司却很少有基于Java的开源深度学习工具和平台。比如Google的TensorFlow基于Python;Facebook的开源深度学习框架Torchnet基于Lua;MxNet底层语言是C++,同时提供了python,lua,R,Go和js等多种语言接口。

Skymind推出的Deeplearning4j(简称DL4J),是市面上唯一的,为Java和Scala量身打造的,商业级开源分布式深度学习库。DL4J专门用于在分布式GPU和CPU上的业务环境中运行,可以和Hadoop及Spark集成,以快速地(利用分布式GPU和CPU实现)存储、处理和分析大规模数据,并提供商业目的解决方案。

值得一提的是,Skymind是唯一一家做出了一个流行的深度学习开源框架的创业公司,其它都是出自学术界和大型企业之手。

深度学习到底是什么鬼?!

首先,深度学习、机器学习和人工智能三者的关系,是前者属于后者。

其次,深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。神经网络是一组大致模仿人类大脑构造设计的算法,所能识别的模式是数值形式,因此图像、声音、文本、时间序列等一切现实世界的数据必须转换为数值。

深度学习的过程分为训练和推理(既“评估”)两个过程,通过训练过程来获得数据模型,然后用模型评估新的数据。数据模型分为两种,一种是判别模型(Discriminative Model),也就是说模型可以直接用来判别事物,最典型的就是做分类。另一种是生成模型(Generative Model),可以描述数据的生成过程。换句话说,已知了这个模型,我们就可以产生该模型描述的数据。

以上解释如果大家懒得仔细看,那么只要知道:深度学习就是通过分析大量数据,来生成“套路”(不然怎么算“学习”呢?),并且把“套路”用于未来的案例分析,比如根据过往纪录为你推荐新的你可能喜欢的产品啦、识别潜在的黑客袭击事件啦等等。

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