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谷歌机器学习

谷歌对于机器学习的研究要追溯到7-8年前的语音技术开始。但是,机器学习这一技术取得突破性进展,是发生在计算机视觉领域。谷歌的机器学习产品包括一系列的云服务和工具。

谷歌机器学习的原理是,用众多的电脑模拟人脑中的“神经元”,形成一个人“神经网络” ( Artificial Neural Network)。它不需要借助大批研究人员帮助电脑标明事物之间的差异,只要为算法提供海量的数据,“神经元”与“神经元”之间的关系将会发生变化,让数据自己说话,让组成“神经网络”的机器具备自动学习、识别数据的能力,在新的输入中找出与学到的概念对应的部分,达到机器学习的效果。例如,当人们需要计算机辨别图片内容的时候,各个人工神经元就会把所抓取的信息传递给被设置为“决策者”的神经元上,它们通过统观其下层所有神经元所呈现的信息,结合案例、数据的分析及算法最终得出结论。

而在这背后,谷歌的机器学习的步骤是:首先需要找到“Model(模型)”,就是在输入和输出中间的一个转换公式,也就是“机器学习”中的“机器”;其次,需要为这个公式找到“参数”,这是需要机器进行学习,并不断修正;最后,它需要“学习”如何不断调整参数、降低错误。

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