从马斯克AI团队学到的九条方法论

会意识到，在这样的关键性难题上，与第三方合作伙伴，和可到的交流，并不亦会补救难题。因此，他们把编者员引入子公司，现有已为至少 1000 名编者员。

从这一成果绝不能之前我们可以学到，创一新和系统设计突飞猛进都是一个不断试错的步骤。 严重错误就是它的一部分。如果你逃避严重错误，把失败归咎于他人，那么你就不会努力学习到什么，也不亦会赢得突飞猛进。

机器努力学习在实践中

机器学习是大块“乐高真实世界”

在简介共享之前，Ashok Elluswamy 提出，机器学习仅仅是管控系统之前的大块，可以与任何两边相合合。他阐释却说，基本上可以将关键字与建模带入到网络体系合构之前，也可以将基于物理学的块（建模）和机器学习块相相合合，形成一个混合管控系统。

我想到 把机器学习和非机器学习建模相合合在一起进行受训，这个主意很那时候，而且颇为值得一试。

HydraNets

HydraNet 的打算要可以上溯 2018 年，这在机器努力学习活动中心之前早已存在忘了了。尽管如此，我基本上想到这个主意不错，而且在许多意味着亦会颇为有用。Andrej 阐释却说，HydraNet 允许机器学习 实现一个主导的体系合构，将战斗任务解复合，你可以 为之前间的特征堆栈，从而节约计数。

各种类型作为补救原始数据过剩的一种方法

表单不适度是一种常见的、无所不在的周期性。少数族裔的原始数据即使不是不似乎，也较难获。但是，要在普通人世界之前重一新部署机器努力学习，最关键性的难题总是在内侧的意味着，因为这亦会助长严重的、不致的后果。

各种类型是一种使用转再多成一新原始数据的原始数据实证系统设计，但是却说起来简单，基本上操作起来却很吃力。在爱迪生，各种类型一个团队采用了诸如照射追踪之类的系统设计，以诱发逼是不是视频原始数据，我个人乍一看无法判断这些原始数据的真假。

我打算，这项系统设计的确是爱迪生的一件生化武器，因为它可以轻易地提供到许多非同一般的原始数据。现如今，他们必需转再多成像一对夫妻和一条兔子在主干新线上狂奔的视频原始数据，这虽然是不太似乎的事，但理论上有似乎转再多成。

对了，你怎么打算到“ 各种类型即服务”这个打算要？

9.9% 的小时你不需要机器学习

曾有歌迷问，爱迪生是否将机器学习使用其所制造建筑设计或其他工程建设流程，戴维是这样回答的：

对于 99.9% 的原始数据，我不花钱任何评论，这要看你却说的是什么。举个案例，你比如说要用机器学习，才能找到你最大者的消费客户。你所需要的仅仅是一种顺序排列新线性。

不过，我见到很多人都亦会犯这个严重错误。为了让机器学习必要，你需要做到一系列的条件。即使不亦会，也有很多可以帮你补救原始数据科学研究难题的 物件。比如，遗传新线性、自然科学建模、调度新线性，等等。

如果你有一把来用，所有两边看来都像钉。

原始数据和计数

飞行器各种类型一个团队的副经理 Ian Glow 写到，不太似乎有一篇关于普通人增强（photorealism enhancement）的论文，演示了当前的研究者，但是他的研究一个团队可以花钱到的几倍多于那些早已专文的一个团队。情况在于爱迪生的原始数据、计数能力和自力都要多。

这仅仅是高度努力学习之前的原始数据和计数至关重要的又一例证。我打算这个成果就是，如果你是不是一定亦会将高度努力学习广泛应用到生产厂之前，那么就应该花些小时来探讨一下，怎样才能得到原始数据，并且必需愈来愈必要、高效地利用计数能力。在此之后这样花钱，才于你使提供原始数据和使用原始数据的高达成本可以忽略不计。

合 语

虽然很多人个人兴趣于高度努力学习建模的全面实施或许，但是我相信，大的打算要、绝不能和背后的探讨步骤值得注意有价值。我希望这篇文章能为你提供一些重一新知识，并最大者限度你工自营发展能够的机器学习在实践中。

所作介绍：

Gary Chan，原始数据科学研究家。

原文链接：

捍卫腾讯云，专访云鼎实验室樊志强（Killer）一个团队 | 优秀系统设计一个团队周游世界

GitHub热榜概念建筑设计“程式建筑设计永光手册”一周获上万Star；快手前CEO巨额收贿判处；小红书辟谣大裁员：自始常人员汰再多 | Q网页

五年官司终败诉，万亿爬虫回军蠢蠢欲动

Linux之子抨击苹果电脑替再多成“牢狱”，不劝告用Ubuntu

举办活动延揽

直接参与写作活动中心 2 周年庆典举办活动！500 份周年功能强大礼包等你来拿～还有机亦会赢取苹果电脑、Switch 游戏机等多重好礼！

点个在看少个 bug👇

。

怎么样治疗类风关效果好
吃什么药物能缓解牙疼
重庆治白癜风的专科医院
吉林牛皮癣去哪看
湖北男科医院哪家好点