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2个月从零开始入门 AI ,我是如何做到的?

2018-03-14 16:18:36| 河南中公教育

人工智能正在成为像“电力”一样的东西,每一个关系未来发展的人都应该对其有所了解。尤其是开发者,不懂人工智能,竞争力将会在将来大幅度下降。在Shival Gupta发表在HackerNoon上的一篇文章中,他介绍了自己怎样在2个月入门学习人工智能的历程。文章由36氪编译。

现在这个时代,每个人都很忙。人们的个人生活和职业生涯都在发生着巨大的变化。最重要的是,随着像人工智能这样的技术开始变得越来越流行,你会发现在接下来的两年里,你所掌握的技能会变得过时。

当我关闭我的创业公司Zeading时,我猛然醒悟过来。感觉自己错过了一些非常独特的东西。

在不断变化的情况下,作为一名传统意义上的全栈工程师是不够的。在接下来的两年里,如果没有掌握人工智能技术,全栈工程师将不再是全栈工程师了。

是时候采取行动了。我做出了我认为现在唯一能做的行动——更新了我作为一名开发者的技能,并以产品经理一样的心态和企业家一样的理念来面对数据,并以数据为导向。

正如著名的风险投资家、人工智能和金融科技行业的思想领袖SpirosMargaris对我说的那样:

如果创业公司和企业只依靠先进的人工智能和机器学习算法来展开竞争,是远远不够的。人工智能将不再是一项竞争优势,而是一项基本要求。你听到有人把“用电”作为竞争优势吗?

构建我的第一个神经网络

一个非常常见的建议是在Coursera上听AndrewNg(吴恩达)的课程。这是一个非常好的入门方式,但我发现,我很难长时间保持清醒。我并不是说这门课很糟糕,但我真的很难在课堂上保持专注。我的学习模式一直都是实践,从实践中获取新的知识。所以我想,我为什么不自己来打造一个神经网络呢?

但我没有直接去着手构建一个神经网络,因为它是一个更加高级的学习方法。我刚开始先去试着熟悉这个领域里的所有的术语,这样我就能对这个领域有所了解。

第一个任务不是学习。而是熟悉。

我是纯Javascript和Nodejs出身,当时并不想换成其他的编程语言。因此,我搜索了一个名为“nn”的简单神经网络模块,然后通过模拟输入用它来实现一个“AND”操作。受一个教程的启发(传送门),我选择了这么一个问题:对于任意的输入X,Y,Z,输出结果都是XANDY。相应的代码如下:

当得到的结果是0.9971时,我意识到,这个神经网络已经学会了如何做一个AND操作,并且忽略了附加的输入。这样的结果极大地增强了我的自信心。

这就是机器学习的要点。你给计算机程序一组数据,它能够自动调整内部参数,使其能够在新数据上回答问题,而原始数据中的误差也在减少。

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(责任编辑:sunhui)
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