从特斯拉AI团队传授给的九条方法论

为了更为极更快地获取数据资料，下降成本。但是，他们不久就时会意识到，在这样的关键性缺陷上，与第三方共同，和往返的沟通，并只能补救缺陷。因此，他们把正文技工引进的公司，目前为止已有大约 1000 名正文技工。

从这一实战经验尽力之前我们可以学到，创上新性和关键性技术技术革上新都是一个不断试错的工序。出错就是它的一大多。如果你逃避出错，把失利归罪于他人，那么你就没有深造到什么，也不时会赢取技术革上新。

推算机科学子系统倡导建模是一块“乐高积木”

在问答分享之前，Ashok Elluswamy 明确指出，建模意味著是子系统之前的一块，可以与任何东西融合。他阐释说道，确实可以将搜索与优化融入到网络Core之前，也可以将基于物理学的块（基本概念）和建模块相融合，形成一个混合子系统。

我觉得 把建模和非建模基本概念融合在一起顺利进行受训，这个打算很值得一提，而且相当没人一试。

HydraNets

HydraNet 的思路可以回溯到 2018 年，这在推算机科学子系统上新社区之前之前存在都还了。尽管如此，我始终觉得这个打算很差，而且在许多情况下时会相当适当率。Andrej 阐释说道，HydraNet 意味着建模 共享一个共同的Core，将任务解微，你可以 为之前间的特征缓存，从而节约推算。

仿真作为补救数据资料不足的一种方法

标记不平衡是一种类似于的、亦然的反常。少数族裔的数据资料即使不是不似乎，也很难获得。但是，要在现实世界之前部署推算机科学子系统，最关键性的缺陷总是在边缘的情况下，因为这时会带来严重的、能避免的灾难性。

仿真是一种运用于生成上新数据资料的数据资料推论关键性技术，但是说道起来简单，确实操作起来却很紧迫。在尼古拉·特斯拉，仿真他的团队改用了诸如强光搜索之类的关键性技术，以显现出逼真的截图数据资料，我个人乍一看无法断定这些数据资料的真伪。

我想要，这项关键性技术的确是尼古拉·特斯拉的一件秘密武器，因为它可以短一段时间内地获取到许多非同一般的数据资料。时至今日，他们很难生成像一对丈夫和一条兔子在高速公路上回头的截图数据资料，这虽然是不太似乎的事，但绝对有似乎生成。

对了，你怎么碰到“仿真即一站式”这个思路？

9.9% 的一段时间你不所需机器深造

曾有观众问，尼古拉·特斯拉是否将机器深造运用于其研发所设计或其他工程工序，尼尔是这样回答的：

对于 99.9% 的数据资料，我不要用任何评论，这要看你说道的是什么。举个比方说道，你不见得要用机器深造，才能找到你更远大约的商品顾客。你所所需的意味著是一种排序正则表达式。

不过，我推测很多人都时会犯这个出错。为了让机器深造适当，你只能满足一系列的必要条件。即使只能，也有很多可以大哥你补救数据资料科学缺陷的 基本功能。比如，遗传正则表达式、逻辑学建模、分派正则表达式，等等。

如果你有一把还用，所有东西看似都像石头。

数据资料和推算

而设计仿真他的团队的经理 Ian Glow 所述，最近有一篇关于现实大幅提高（photorealism enhancement）的学术著作，展示出了同类型的科学学术著作，但是他的研究实习他的团队可以要用到的更远最少那些之前发表撰文的他的团队。原因在于尼古拉·特斯拉的数据资料、推算能力和人力都要多。

这意味著是浅层深造之前的数据资料和推算至关最主要的又一例证。我想要这个实战经验就是，如果你真的想要将浅层深造应用到生产厂之前，那么就应该花些一段时间来思维一下，怎样才能受益数据资料，并且很难更为适当、高效地利用推算能力。继续这样要用，年中你使获取数据资料和运用于数据资料的少于成本可以更远大于。

结语

虽然很多人投身于于浅层深造基本概念的实施细节，但是我相信，大的思路、尽力和背后的思维工序正因如此宝贵。我想要这篇撰文能为你备有一些上新的知识，并有助于你发展更为好的机器深造倡导。

作者介绍：

Gary Chan，数据资料化学家。

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愿景智能化试验室的主要实习包括：设立AI智能化子系统岁数评测经济制度，推展世界推算机科学子系统岁数评测；推展网络（郊区）大脑研究实习计划，紧密结合网络（郊区）大脑关键性技术和大公司记事，为提升大公司，行业与郊区的智能化水平一站式。每日推荐范围愿景科技发展趋势的深造型撰文。目前为止本站上和平台已馆藏上千篇精华依托科技撰文和报告。

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