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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

AI前线(2017年11月)

| 作者 InfoQ中文站 关注 21 他的粉丝 发布于 2017年11月30日 QCon北京2018全面起航:开启与Netflix、微软、ThoughtWorks等公司的技术创新之路!

目录

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作者:鲍捷

如今的AI落地,核心是工程问题,不是算法问题,更不是“哲学”问题。一定要特别特别“土”,踏踏实实从朴素的运维、数据库、数据清洗做起,从实际的工程中逐步演化。如何按天迭代? 如何构造联调系统? 如何无标注数据启动? 如何分离准确度和召回率要求? 如何统一运用规则和统计? 如何适应无明确衡量标准的开发? 如何设计可演进的数据模式? 如何提升数据可理解性? 如何逐步提升规则系统的表达力? 如何平衡黑箱和白箱模型的优缺点? 如何在优雅架构和工期间取舍? 等等,这些都是教科书上没有的答案。只有扎扎实实从工程出发,才能实事求是地发展出低成本的、有生命力的AI系统。

从能在顶会上发文章到能真正工程落地,中间的细节足够再读两个PhD。

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