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历景铄直言:“实不相瞒,资金方面我不缺,设备也有,我家里就有电脑。可我缺人手啊,虽说我一直密切关注神经网络的发展,一心想为这事业出份力,无奈编程能力有限,所以特别希望能有人帮我处理算法工程方面的问题。”
“我知道你们团队研发过不少软件,我相信你们也能出色地帮我完成研发工作。”
“原来如此!”
秦奕嘴角微微上扬,露出一抹笑意,“借人手给你搞研发也不是不行,但理想基金的项目,期望有一个长远规划,且产出得相对明确。要是最终证明你这个研究方向达不到理想效果,得有个备用方案才行。”
“这确实是个问题。”
历景铄也清楚这个研究方向并非十拿九稳,“那秦总,你对这备用方案有何建议呢?”
秦奕缓缓说道:“我还真有一些不错的想法,一部分关乎研究方向,一部分则涉及不同项目成果。”
“就研究方向而言,神经网络确实极具潜力,值得投入,但目前硬件算力跟不上,限制了它发挥更大作用。”
“即便硬件性能真如摩尔定律所说,价格不变时,集成电路上可容纳的晶体管数目每隔
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个月便会增加一倍,性能也随之提升一倍,可神经网络要在实际场景中广泛运用,估计也得二十年之后了。”
“除了神经网络,机器学习领域还有像决策树这类不错的研究方向,它们对算力要求没那么高。”
在接下来的
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年代到二十世纪初,神经网络模型会因为结构相对简单,训练算法也不够成熟,容易出现过拟合、梯度消失等问题,这导致其在实际应用中的效果并不理想,整个研究领域再度陷入寒冬。
与此同时,机器学习中的支持向量机、决策树、随机森林等算法逐渐崭露头角。
这些方法在一些分类和回归问题上表现出色,理论基础扎实且具有良好的可解释性,因而得到广泛应用,成为人工智能领域的关键技术。
即便后来深度学习兴起,传统机器学习算法在某些领域依旧发挥着作用,并且与深度学习等技术相互融合,例如在数据预处理、特征工程等方面,传统机器学习方法的价值依旧不可忽视。
所以,秦奕认为当下研究机器学习的其他方向更具价值。
“决策树?机器学习里对算力要求不高的研究方向?”
历景铄思索片刻,“贝叶斯学习算吗?”
秦奕应道:“贝叶斯也算一个。不过这种统计学习方法,在小数据量情况下,也就只能在一些简单场景做判断。要在复杂场景进行有效分析和推断,大数据量还是更具优势,而你要能在大数据上面进行处理,大量的算力也是不可避免的。”
稍作停顿,他接着补充:“其实比起学术研究出成果,我更建议你在其他成果方面发力,比如构建数据集,或者提供完善的机器学习开发工具。”
“人工智能,先有人工,才有智能。”
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