Цитата Джеффа Дина

Во всем мире существует большой потенциал машинного обучения. Мы видим это в научных кругах, в других компаниях, в правительстве. — © Джефф Дин
Во всем мире есть большой потенциал для машинного обучения. Мы наблюдаем это в академических кругах, в других компаниях, в правительстве.
В значительной степени прогресс в области машинного обучения — и это непопулярное мнение в академических кругах — обусловлен увеличением как вычислительной мощности, так и объема данных. Можно провести аналогию со строительством космической ракеты: вам нужен огромный ракетный двигатель и много топлива.
Когда вы думаете о Твиттере, во всем мире есть люди, сообщающие двадцать четыре семь каждую секунду. Они сообщают о том, что видят и что происходит вокруг них. Так что есть большой потенциал для экстренных новостей.
В системах машинного обучения много работы, которая на самом деле не является машинным обучением.
Раньше мы могли использовать машинное обучение в нескольких подкомпонентах системы. Теперь мы фактически используем машинное обучение для замены целых наборов систем, а не пытаемся создать лучшую модель машинного обучения для каждой из частей.
В академическом мире существует огромный объем знаний, где огромное количество невероятно вдумчивых людей нашли время, чтобы на действительно глубоком уровне изучить то, как мы живем, кто мы и где мы были. Это блестящее знание иногда застревает в академических кругах и никогда не увидит свет.
И поначалу многие компании избегают попыток сделать действительно радикально новый вид названия для новой системы, потому что это потребует изучения новой машины и одновременного обучения тому, как создавать новое название.
Правительство многому научилось у делового мира, и я надеюсь, что некоторые компании поймут, что они тоже могут учиться друг у друга.
Мы делаем все это [представляем компании], потому что у нас есть много исследований японских компаний, и эти исследования обучают инвесторов по всему миру. Это позволяет нам продавать акции и облигации японских компаний.
Большая часть человеческого обучения происходит из обучения без учителя, когда вы просто как бы наблюдаете за миром вокруг вас и понимаете, как вещи ведут себя.
Войдя во вторую летнюю лигу, я почувствовал, что у меня больше знаний. Просто находясь в игре и изучая свои действия, и просто учась у других парней, которые рядом с тобой, ты чувствуешь, что улавливаешь множество вещей.
Кто всесилен в мире? Кто самый страшный в мире? Машина. Кто самый честный, самый богатый и мудрый? Машина. Что такое земля? Машина. Что такое небо? Машина. Что такое человек? Машина. Машина.
Мы видели, как правительство выдавало субсидии компаниям, а эти компании отворачивались и использовали их для бонусов руководителей.
Я наблюдаю изменения в стартапах на ранних стадиях. Корабль уплыл для многих крупных компаний. Они пытаются добиться разнообразия и инклюзивности.
Настоятельная необходимость сегодня состоит в том, чтобы развивать и поддерживать лидеров на всех уровнях правительства, которые независимы от боссизма любой политической машины — машины большого города, либеральной демократической машины и республиканской машины создателя королей.
Я не могу с чистой совестью позволить правительству США разрушить частную жизнь, свободу Интернета и основные свободы людей во всем мире с помощью этой огромной машины наблюдения, которую они тайно строят.
Изучение уроков немного похоже на достижение зрелости. Вы не становитесь вдруг более счастливым, богатым или влиятельным, но вы лучше понимаете окружающий мир и обретаете мир с самим собой. Изучение жизненных уроков заключается не в том, чтобы сделать свою жизнь идеальной, а в том, чтобы увидеть жизнь такой, какой она должна быть.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!