谷歌大腦負責人：深度學習至少需要10萬個數據樣例
2022-10-22 11:29:24 來源：
（原標題：Google Brain chief！ Deep learning takes at least 100，000 examples）
網易科技訊 10月24日消息，諸如深度學習技術有助于推動人工智能的發展。但這些技術的缺陷在于需要大量的數據進行訓練。但到底多少數據才算得上足夠呢？
谷歌高級研究員，人工智能部門Google Brain負責人杰夫·迪恩（Jeff Dean）在接受采訪時表示：“我想說的是，無論數據多少，很多與客戶進行互動的業務都在開始考慮使用這些技術。如果你只有十幾個數據樣例，那就很難開展深度學習。但如果你有10萬個相關的數據樣例，那你就應該真正開始思考這些技術的運用。“
作為Google Brain團隊的負責人，迪恩對深度學習技術有相當審深入的研究。他的研究專注于計算機科學和人工智能方面的各類問題。自20世紀90年代以來，他一直在使用神經網絡技術，當時他的本科畢業論文就是基于人工神經網絡上。
在他看來，機器學習技術會影響到每個行業，但其發展的速度取決于行業本身。
人們在獲取數據以及將有效數據轉化為深度學習技術方面，仍然會遇到很多障礙。為了讓采集到的數據對機器學習有用，需要對數據進行處理，這需要在第一時間對數據進行人為干預。
迪恩說：“在機器學習系統中有很多并不是機器學習技術本身的工作。所以你還要做很多事情。你必須收集數據，打上標簽并分類；然后你必須編寫一些數據處理程序來生成數據集，然后才能進行機器學習。“
為了打造機器學習系統的整個過程更為容易，谷歌所采用的一個方法是使用機器學習來確定解決特定問題的正確系統。這是一個前所未有的艱巨問題，但迪恩說早期的工作進展明顯。
例如，進行自我訓練的神經網絡能夠從今年早些時候發布的ImageNet數據集中正確識別出圖像。而谷歌旗下的人工智能系統DeepMind剛剛自主發布了一篇關于AlphaGo版本的論文，這似乎印證了機器進行自主學習的能力。（晗冰）
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