5 Lektioner fra Googles Maskinindlæringsudvikling (GOOG)

???? ► Google Analytics Anonymisierung (Kapitel 5 - Lektion 2) | Mutric.com » (November 2024)

???? ► Google Analytics Anonymisierung (Kapitel 5 - Lektion 2) | Mutric.com » (November 2024)
5 Lektioner fra Googles Maskinindlæringsudvikling (GOOG)

Indholdsfortegnelse:

Anonim

Alfabet Inc … s (NASDAQ: GOOG GOOGAlphabet Inc1, 030. 12-0. 23% Lavet med Highstock 4. 2. 6 ) omsætningsvækst fremkommer bestemt til at blive styrket af virksomhedens voksende tilhørsforhold til kunstig intelligens (AI). Virksomheden begyndte at holde ugentlige kurser i 2005 for de medarbejdere, der var interesserede i maskinindlæring (ML), men fokuset blev spredt indtil 2012, da lederen af ​​søgning division John Giannandrea reignited initiativet. Virksomhedsledere, som seniorfæller Jeff Dean, har nu udfordret Googles 25.000 ingeniører til at omfavne og gennemføre maskinindlæring (ML), en datalogi, der sammenfletter med næsten alle virksomhedens erhvervssegmenter, fra søgning til førere uden bil.

Deep Learning

Videnskaben bag ML indebærer oprettelsen af ​​algoritmer, der gør det muligt for computere at forstå kommandoer på et naturligt sprog, hvorfra en maskine kan løse et problem eller udføre en opgave hurtigere og mere effektivt end mennesker. Dean og Google-alumnus Andrew Ng, der nu kører AI-projekter hos Baidu Inc. (NASDAQ: BIDU BIDUBaidu242. 56 +0. 42% Lavet med Highstock 4. 2. 6 ) at fremme ML udvikling. Et tidligt eksperiment indlæser 10 millioner YouTube-billeder til et sofistikeret computernetværk, der "lærte" at genkende og skelne en kat uden at være blevet programmeret til at gøre det. Systemet af indbyrdes forbundne mikroprocessorer eller neurale netværk er løst baseret på neuronernes indre i den menneskelige hjerne.

DeepMind

De fiktive dommedagsscenarier, hvor maskiner og robotter overskrider verden, er tilsyneladende ikke så farfetched. I 2014 betalte Google 400 millioner dollars for at erhverve London-baserede DeepMind, et kunstigt intelligensfirma, der stort set eksisterede i skyggerne indtil købet. DeepMind CEO Demis Hassabis forestiller udviklingen af ​​en enorm kunstig hjerne, der kan lagre massemængder af data og derefter lære sig selv at handle selvstændigt. Den ondskabsfulde vision er foruroligende for Tesla Motors Inc. (NASDAQ: TSLA TSLATesla Inc300. 81-1. 73% Lavet med Highstock 4. 2. 6 ) CEO Elon Musk, der brugte 10 millioner dollars til undersøge de samfundsmæssige farer ved AI. Hassabis er ligeledes forsigtig. Betingelserne for salget til Google omfattede oprettelsen af ​​en objektiv bestyrelse for at måle AI-fremskridt og en aftale om at holde den proprietære teknologi ud af militære eller skjulte agenturhænder.

Ninja Project

Dean vurderer, at omkring en ud af 10 Google ingeniører har nogen eksponering for ML. Med alle foranstaltninger er virksomheden en førende inden for området, men administrerende direktør Sundar Pichai forventer, at ML spredes på tværs af alle platforme, herunder annoncer, Google Play og YouTube.Hvert år inviterer Google et lille antal medarbejdere til at deltage i sit maskinindlæringsninja-program. Sexmånedersregimen involverer deltagere, der engagerer en mentor, mens de udvikler og efterfølgende lancerer ML-projekter. Dekan håber det lille initiativ vil hjælpe med at opfylde googles mål om at have hver sin ingeniører besidder en vis grad af ML færdigheder.

Smart svar

En mindre truende brug af ML udvider til relevante automatiserede svar på e-mail-meddelelser, der modtages af Gmail-brugere. Googles Smart Reply-program bruger ML-teknologi til at gøre det muligt for en kontoindehaver med et enkelt klik at vælge mellem tre korte svar udformet som svar på analysen af ​​indholdet i indbakken e-mail. Ansøgningen kan også fortolke tone og publikum og modsvar i overensstemmelse hermed. Retur e-mails til venner og familie indeholder ofte upbeat beskeder med udråbstegn, mens mindre kendte korrespondenter modtager mere subtile svar.

Projekt Magenta

Musikpurister vil sandsynligvis scoff ved begrebet maskinerede kompositioner afledt af en kunstigt intelligent computer. Google har dog anvendt ML til sin Magenta-applikation, hvis første simple sang blev udgivet i 2016. Opbygget omkring fire musikalske noter resulterede den rudimentære melodi fra syntesen af ​​talrige melodier ind i neurale systemet. Måske giver Googles foray i kunsten kunstnere en nyfundet forståelse for, hvad det betyder at være levende væsener. Mens maskiner kan lære og komponere, vil kvaliteten af ​​produktionen sandsynligvis aldrig matche melodier, der er dækket af en performers lidenskab, følelse og virtuositet.