第251章 算法研究之外的其他项目成果
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曆景铄直言：“實不相瞞，資金方面我不缺，設備也有，我家裡就有電腦。
可我缺人手啊，雖說我一直密切關注神經網絡的發展，一心想為這事業出份力，無奈編程能力有限，所以特别希望能有人幫我處理算法工程方面的問題。
” “我知道你們團隊研發過不少軟件，我相信你們也能出色地幫我完成研發工作。
” “原來如此！”秦奕嘴角微微上揚，露出一抹笑意，“借人手給你搞研發也不是不行，但理想基金的項目，期望有一個長遠規劃，且産出得相對明确。
要是最終證明你這個研究方向達不到理想效果，得有個備用方案才行。
” “這确實是個問題。
”曆景铄也清楚這個研究方向并非十拿九穩，“那秦總，你對這備用方案有何建議呢？” 秦奕緩緩說道：“我還真有一些不錯的想法，一部分關乎研究方向，一部分則涉及不同項目成果。
” “就研究方向而言，神經網絡确實極具潛力，值得投入，但目前硬件算力跟不上，限制了它發揮更大作用。
” “即便硬件性能真如摩爾定律所說，價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目每隔18-24個月便會增加一倍，性能也随之提升一倍，可神經網絡要在實際場景中廣泛運用，估計也得二十年之後了。
” “除了神經網絡，機器學習領域還有像決策樹這類不錯的研究方向，它們對算力要求沒那麼高。
” 在接下來的90年代到二十世紀初，神經網絡模型會因為結構相對簡單，訓練算法也不夠成熟，容易出現過拟合、梯度消失等問題，這導緻其在實際應用中的效果并不理想，整個研究領域再度陷入寒冬。
與此同時，機器學習中的支持向量機、決策樹、随機森林等算法逐漸嶄露頭角。
這些方法在一些分類和回歸問題上表現出色，理論基礎紮實且具有良好的可解釋性，因而得到廣泛應用，成為人工智能領域的關鍵技術。
即便後來深度學習興起，傳統機器學習算法在某些領域依舊發揮着作用，并且與深度學習等技術相互融合，例如在數據預處理、特征工程等方面，傳統機器學習方法的價值依舊不可忽視。
所以，秦奕認為當下研究機器學習的其他方向更具價值。
“決策樹？機器學習裡對算力要求不高的研究方向？”曆景铄思索片刻，“貝葉斯學習算嗎？” 秦奕應道：“貝葉斯也算一個。
不過這種統計學習方法，在小數據量情況下，也就隻能在一些簡單場景做判斷。
要在複雜場景進行有效分析和推斷，大數據量還是更具優勢，而你要能在大數據上面進行處理，大量的算力也是不可避免的。
” 稍作停頓，他接着補充：“其實比起學術研究出成果，我更建議你在其他成果方面發力，比如構建數據集，或者提供完善的機器學習開發工具。
” “人工智能，先有人工，才有智能。
” “機器學習的智能要有效，前提在于其學習的數據集。
” “如果沒有高質量的數據集，很多時候你算法再精妙學得再好也沒有用，因為你學的東西本身就是錯的。
” 數據集是人工智能模型學習的基礎，其質量和規模直接影響模型的準确性。
高質量、大規模的數據集能讓模型學習到更多的特征和規律，從而提高預測和分類的準确性。
例如在圖像識别領域，如果用
可我缺人手啊，雖說我一直密切關注神經網絡的發展，一心想為這事業出份力，無奈編程能力有限，所以特别希望能有人幫我處理算法工程方面的問題。
” “我知道你們團隊研發過不少軟件，我相信你們也能出色地幫我完成研發工作。
” “原來如此！”秦奕嘴角微微上揚，露出一抹笑意，“借人手給你搞研發也不是不行，但理想基金的項目，期望有一個長遠規劃，且産出得相對明确。
要是最終證明你這個研究方向達不到理想效果，得有個備用方案才行。
” “這确實是個問題。
”曆景铄也清楚這個研究方向并非十拿九穩，“那秦總，你對這備用方案有何建議呢？” 秦奕緩緩說道：“我還真有一些不錯的想法，一部分關乎研究方向，一部分則涉及不同項目成果。
” “就研究方向而言，神經網絡确實極具潛力，值得投入，但目前硬件算力跟不上，限制了它發揮更大作用。
” “即便硬件性能真如摩爾定律所說，價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目每隔18-24個月便會增加一倍，性能也随之提升一倍，可神經網絡要在實際場景中廣泛運用，估計也得二十年之後了。
” “除了神經網絡，機器學習領域還有像決策樹這類不錯的研究方向，它們對算力要求沒那麼高。
” 在接下來的90年代到二十世紀初，神經網絡模型會因為結構相對簡單，訓練算法也不夠成熟，容易出現過拟合、梯度消失等問題，這導緻其在實際應用中的效果并不理想，整個研究領域再度陷入寒冬。
與此同時，機器學習中的支持向量機、決策樹、随機森林等算法逐漸嶄露頭角。
這些方法在一些分類和回歸問題上表現出色，理論基礎紮實且具有良好的可解釋性，因而得到廣泛應用，成為人工智能領域的關鍵技術。
即便後來深度學習興起，傳統機器學習算法在某些領域依舊發揮着作用，并且與深度學習等技術相互融合，例如在數據預處理、特征工程等方面，傳統機器學習方法的價值依舊不可忽視。
所以，秦奕認為當下研究機器學習的其他方向更具價值。
“決策樹？機器學習裡對算力要求不高的研究方向？”曆景铄思索片刻，“貝葉斯學習算嗎？” 秦奕應道：“貝葉斯也算一個。
不過這種統計學習方法，在小數據量情況下，也就隻能在一些簡單場景做判斷。
要在複雜場景進行有效分析和推斷，大數據量還是更具優勢，而你要能在大數據上面進行處理，大量的算力也是不可避免的。
” 稍作停頓，他接着補充：“其實比起學術研究出成果，我更建議你在其他成果方面發力，比如構建數據集，或者提供完善的機器學習開發工具。
” “人工智能，先有人工，才有智能。
” “機器學習的智能要有效，前提在于其學習的數據集。
” “如果沒有高質量的數據集，很多時候你算法再精妙學得再好也沒有用，因為你學的東西本身就是錯的。
” 數據集是人工智能模型學習的基礎，其質量和規模直接影響模型的準确性。
高質量、大規模的數據集能讓模型學習到更多的特征和規律，從而提高預測和分類的準确性。
例如在圖像識别領域，如果用