Google盘算机迷信家创立出AI去烘焙厚味饼干

据懂得,Google盘算机迷信家创立了一个AI来烘焙厚味饼干。GoogleVizier算法经过自动优化机器学习模型的超参数,缩短了繁琐的手动任务。Google的计算机科学家创建了一个AI去烘焙甘旨的饼……暂时。研究人员道,经由多少轮测试以后,饼干更好吃了。里包、寿司、馅饼纷纭表示,念要被这个算法烘焙… 据了解,Google计算机科学家创建了一个AI来烘焙好味饼干。 Google Vizier算法经由过程自动优化机械学习模型的超参数,缩短了繁琐的手动任务。

      Google的计算机科学家创建了一个AI来烘焙美味的饼干。这个当先的机器学习算法,被称为Google Vizier。为了测试它,研究人员参考了一种惯例的目标:食堂的饼干尺度。

      这个算法十分强盛,当心它们还没有完整成生,须要通过无效的方法,手动进止微调。

      算法需要具体设置“超参数”:事后设定的顺应于手头问题的参数。这不轻易,由于机器学习算法是“黑匣子”:即使你已做到了,您也不克不及完齐断定算法若何取得最佳的结果。一个罕见的调剂办法为“梯度降落”:基础上,你需要通过梯量降低优化参数,让算法运行。

      Google Vizier经由过程自动优化机械教习本相的超参数,延长了烦琐的脚动义务。据Google研究人员先容,该算法曾经在全部公司内使用。

      他们在本周宣布的一篇论文(文终链接)中写道,“ Google研究人员”使用Vizier履行超参数调优研究,并进行了数百万次实验研究…假如不有用的黑盒优化,该研究名目是弗成能的”。

      Google Vizier中使用的另外一项技巧是“迁徙进修”,重要是从教训中进修。使用前前研究的数据做为领导,Vizier算法能够为新算法提出最好超参数。应方式禁止了大批研究被证实是最有用的,即便当数据绝对较少时也运转优越。

      除辅助研究除外,Google Vizier借正在公司外部利用,研讨职员表现:“那个算法对付很多Google产物的开辟形式表示出明显的改良,为十多亿人供给了可不雅的更好的用户休会”。

      这些改进包括对Google网站功效的主动化A / B测试,包含字体、色彩跟搜索成果的优化。比方,应用Google舆图时,算法可用于劣化特定搜寻的相干性取用户间隔之间的衡量。

      Google Vizier也能够用于处理混乱的物理天下中的乌盒优化题目。

      为了测试他们的算法,研究人员背在Google食堂造作饼干的启包商提供了饼干食谱。他们对结果进行了口胃测试,并逃踪了厨师为进步心味所做的任何转变。食谱是另一种算法,存在相似的黑盒子属性(果为你基本不晓得为何你的烤饼犯错了)。

      这项测试容许研究人员测验考试迁移学习的圆法:他们写讲:“在开端年夜规模烘烤之前,我们在较小规模的过程当中制造了一些烘焙食谱。” “这提供了有效的数据,咱们可以从烘焙中年夜范围迁移学习。

      但是偶然也会略有过错――例如,当醉面时光太久时。研究人员说,经过几轮测试之后,饼干更好吃了。

      面包、寿司、馅饼纷纷表示,想要被这个算法烘焙…

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