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人工智能創新:方向比努力更重要 方向決定成敗

2019-04-25 14:51 作者:佚名 來源:硅谷網 HV: 編輯:GuiGu 【搜索試試

和每天上午一樣,昨晚加班到將近凌晨一點的小丁10點鐘走進辦公區,一邊和辦公區內其他創業公司的小伙伴們打著招呼,一邊一只手把在樓下買的,已經有點涼的燒餅夾蛋塞進嘴里,而另一只手點開了朋友圈。

呵!這么多天了,還有人在說“996”的話題。

“光爭論996對不對有什么意義?”小丁心中暗想,“大佬們無非是想說自己的成功來自多么努力和堅持。很多還沒有成功的人會想:原來我沒成功是因為努力不夠;但也有很多人會想:我不但“996”了,有時候都已經“997”甚至“906”(一周六天早9點到晚0點)了,為什么還沒成功……所以比努力和堅持更重要的,是努力的方向。方向對了,你是努力走在成功的道路上;如果方向錯了,越努力越失敗。想想這些功成名就的大佬們,他們在取得成功之前的“平凡歲月”里也應該是很努力的,但恰恰是在合適的時間選對了正確的前進方向后,再加上不懈的努力,才造就了他們當下的輝煌。現在,他們喜歡用自己過五關的功績給大家灌“心靈雞湯”,其實他們很少提及的走麥城的經歷也許對很多渴望成功的人來說更有價值。”

“方向決定成敗。”已有一年創業經歷的小丁對此有著深刻體會。

去年5月份,小丁和他的伙伴們加入了創業大軍,選擇的創業領域是當下最火熱的“機器學習”。創業的興奮,年輕人的活力,以及對成功的極度渴望,讓他們的工作熱情爆棚。從創業第一天開始,他們就“超越”了996,997甚至907都屢見不鮮。但似乎好事多磨,項目從啟動開始就一直磕磕絆絆。

和其他許多“機器學習”的開發者一樣,小丁他們也深刻體會到了ML研發應用的復雜性:由于可配置參數過多,因此他們常常難以追蹤每個實驗中用于生成模型的參數、代碼和數據;而這種精細、準確的追蹤過程的缺失,造成他們在使用相同代碼再次測試時往往會出現新的問題,造成測試結果難以復現,而這種情況會對未來的應用部署產生致命影響;最后,因為部署工具和模型運行環境過多,而且也沒有一種將模型從庫轉移到這些工具中的標準方法,因此每一次新的部署都可能面臨著未知的風險。最近一段時間,他們就在為解決應用部署中一個新出現的問題而“連軸轉”加班。

在此期間,小丁和團隊伙伴們除了埋頭攻關外,也不斷地找高手協助,而給他們幫助最大的,就是去年在O’Reilly舉辦的AI Conference 2018北京站會議上認識的倆哥們。在去年會后他們幾個對深度學習感興趣的哥們建了個群,在群里經常討論彼此遇到的問題。想到前兩天請這倆幫忙的哥們喝酒,他們喝的五迷三道的情景,小丁啞然失笑。不過在酒桌上,其中一哥們說O’Reilly的AI Conference北京站會議6月份又要舉辦了。從會議官網上發布的內容來看,今年依然是一個干貨滿滿的大會。

會議主題發言和議題演講的嘉賓里有不少是人工智能幾個領域的牛人。他記得有:

Michael James:低調創業公司Cerebras Systems創始人及首席軟件架構師(其人工智能有可能是下一個芯片巨人殺手)。

賈揚清:現任阿里巴巴工程VP,先前作為AI主管領導Facebook團隊構建了著名的大型AI平臺。

Maria Zhang: LinkedIn工程VP,領導LinkedIn Talent Solutions(針對中小企業及企業客戶的最大招聘生態系統)及LinkedIn Careers。

此外還包括:Tim Krask,他正在MIT計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)推進機器學習的極限;Ion Stoica,著名加州大學伯克利分校研究員,正深入研究云計算及網絡計算機系統;Pete Warden,領導Google的TensorFlow移動部門及嵌入式團隊,也是Jetpac前CTO。

再多的他也記不大清了,反正在人工智能領域有影響力的國內外企業、高校都有人演講。他們倆今年還準備去參會,最近在等著什么早鳥票,問小丁他們去不去。小丁回憶起去年參會的情景,的確和其他的會不太一樣,培訓+輔導+議題演講+展覽+快速社交等多種形式,收獲不少。

想到這兒,小丁打開了會議的官網,想再看看今年還有什么和機器學習、深度學習、大數據等相關的會議內容,這些自己的項目中都會遇到。

培訓課有:

Rich Ott (The Data Incubator)使用PyTorch進行深度學習;

Season Yang (McKinsey & Company)使用TensorFlow進行深度學習

輔導課有:

Alejandro Saucedo(The Institute for Ethical Ai & Machine Learning)機器學習中可解釋性和偏差評估的實用指南

Yijing Chen(Microsoft),Dmitry Pechyoni(Microsoft),Angus Taylor (Microsoft), Vanja Paunic (Microsoft), Henry Zeng (Microsoft)基于深度學習的時間序列預測

議題演講

Tao Lu (Microsoft), Chenhui Hu (Microsoft)使用擴張卷積神經網絡預測客戶活動:用例和最佳實踐

Bichen Wu(UC Berkeley)高效的邊緣深度學習

Alex Ingerman(Google)機器學習的未來是分散的

Tiezhen Wang(Google)TensorFlow 2.0中令人興奮的新功能

Hui Xue(微軟亞洲研究院)自動機器學習(automated machine learning)技術的實踐與應用

Joseph Spisak (Facebook)與PyTorch 1.0一起進行研究和生產

Yang Wang (Intel)Analytics Zoo:Apache Spark上生產中的分布式TensorFlow

Yiheng Wang (Tencent)Sparkling:基于Apache Spark進行一站式機器學習

Aileen Nielsen (Skillman Consulting)深度預測:時間序列深度學習回顧一年

Kaz Sato (Google)ML OPS和Kubeflow管道

楊軍(Alibaba),龍國平(Alibaba)PAI張量加速器和優化器——又一個深度學習編譯器

“很值得期待。”小丁在心里默默地說。“希望今年的會能對解決項目問題有所幫助,最好還能再碰上幾個有意思的哥們。”小丁登錄進會議的購票系統,選定了培訓+會議的白金門票,現在是早鳥票期間,優惠不少。確定之后,小丁把購票截圖發了朋友圈:“O’Reilly AI Conference 2019北京站大會,聽明白人指點迷津,創業不用996。”

搶票參會:

本屆AI Conference 2019北京站已經開始注冊,現在是早期優惠票價階段(截止日期:5月10日),搜索AI大會或人工智能大會,進入官網查看詳情。

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