劲敌仅剩一地鸡毛,硅谷AI技术文章

2019-11-01 12:24栏目:互联网
TAG:

原标题:创始人遭董事长绑架,昔日 360 劲敌仅剩一地鸡毛

原标题:滴滴等平台整改完成前无限期停止顺风车服务、罗永浩回应打脸、李飞飞正式宣布离职谷歌 | 蛋蛋科技日爆

原标题:​硅谷AI技术文章:Google 机器学习40条最佳实践(中)

图片 1

今天又有大新闻?

硅谷AI技术文章:Google 机器学习40条最佳实践(上)

公司董事长为了夺权绑架创始人,这种似乎只会在电影中出现的狗血剧情,真的发生了。

蛋蛋姐带你光速浏览

机器学习第二阶段:feature 工程

9 月 10 日,网秦创始人林宇在朋友圈发表声明,称被原公司董事长史文勇绑架 13 个月,期间被戴上 20 多公斤的手铐铁链,遭到非人折磨,并指控史文勇挪用上市公司 5.12 亿元资金。

管他什么大事小情

上一篇内容主要是说机器学习的第一阶段,主要涉及的内容是将训练数据导入学习系统、测量任何感兴趣的 metric,以及构建应用基础架构。当你构建了一个可以稳定运行的系统,并且进行了系统测试和单元测试后,就可以进入第二阶段了。第二阶段的很多objective 都很容易实现,并且有很多明显的 feature 可以导入系统。因此在第二阶段,你应该多次发布系统,并且安排多名工程师,以便创建出色的学习系统所需要的数据。

图片 2

只要看这一篇

第16条规则:计划发布和迭代。

说起网秦这家公司,现在可能知道的人不多了。但这家以移动安全起家的公司,过去曾经在手机杀毒市场与 360 厮杀,并在 2011 年成为中国第一家登陆美国纽交所的移动互联网企业。

全部都搞定!

你现在正在构建的 model肯定不会是最后一个 model,所以 model一定要简单可行,否则会降低未来版本的发布速度。很多团队每个季度都会发布一个或几个 model,基本原因是:

图片 3

1

  • 要添加新的 feature。
  • 要调整正则化并以新的方式组合旧的 feature。
  • 要调整 objective。

不过在塞班时代过去之后,网秦在移动安全市场已经逐渐销声匿迹。过去 4 年间,网秦数次转型,从移动安全到直播秀场,再到出行业务,始终没摆脱连年亏损的命运,在人们开始淡忘这家公司时,没想到却以这种方式重回大众视野。

图片 4

在构建model 时,需要考虑以下几点:添加、删除或重组 feature 的难易程度;创建 pipeline 的全新副本以及验证其正确性的难易程度;是否可以同时运行两个或三个副本。

绑架经过

北京互联网法院第一案:抖音起诉百度旗下伙拍视频侵权,索赔百万

第17条规则:放弃从经过学习的 feature 入手,改从可以直接观察和报告的 feature 入手。

2016 年 11 月 10 日晚,网秦创始人林宇在回家途中被五六个人劫持,「把我头一蒙就抬上车,几秒钟就带走了.……」林宇接受凤凰科技采访时说。

(来源:财经网)9月9日,北京互联网法院挂牌成立,“抖音短视频”诉“伙拍小视频”信息网络传播权纠纷成为北京互联网法院受理的第一案。抖音认为,伙拍未经许可,擅自传播抖音平台上某支短视频并提供下载服务,属于侵权行为并要求赔偿经济损失100万元,及诉讼合理支出5万元。

这一点可能存在争议,但确实避免许多问题。经过学习的feature 是由外部系统或学习器本身生成的 feature,这两种方式生成的feature都非常有用,但可能会导致很多问题,因此不建议在第一个 model 中使用。外部系统的objective可能与你当前的objective之间关联性非常小。如果你获取外部系统的某个瞬间状态,它可能会过期;如果你从外部系统更新 feature,feature 的含义就可能会发生变化。因此采用外部系统生成的feature 需要非常小心。因子model和深度model 的主要问题是它们属于非凸model,无法保证能够模拟或找到最优解决方案,并且每次迭代时找到的局部最小值都可能不同,而这种变化会导致无法对系统发生的变化做出准确的判断。而通过创建没有深度feature的 model,反而可以获得出色的基准效果。达到此基准效果后,你就可以尝试更深奥的方法。

图片 5

今天你侵权

第18条规则:探索可概括所有内容的 feature。

▲刚被解救出来的林宇. 图片来自:凤凰科技

明天他盗播

机器学习系统通常只是大系统中的一小部分。例如,想象热门信息中可能会使用的帖子,在它们显示为热门信息之前,很多用户已经对其转发或评论了。如果你将这些信息提供给学习器,它就会通过观看次数、连看次数或用户评分来对新帖子进行推广。最后,如果你将一个用户操作当作label,在其他地方看到用户对文档执行该操作就是很好的feature,你就可以借助这些feature引入新内容。但是要记住,一定要先弄清楚是否有人喜欢这些内容,然后再研究喜欢程度。

之后林宇就「人间蒸发」了一年多,直到 2017 年底被解救。林宇表示被绑架的 13 个月被 7X24 小时看守,生不如死。

大家早已见怪不怪

第19条规则:尽可能使用非常具体的 feature。

每天戴着 20 多公斤的手铐,只有在横竖两米的范围内活动,就跟电视剧《鹿鼎记》里面铐鳌拜是一样的,而且拳打脚踢,电棍电击得我全身是伤。

但是大家还是要提高版权意识啊

对于海量数据来说,相比学习几个复杂的feature,学习数百万个简单的feature会更简单一些。因此最好使用feature组,其中每个feature都适用于一小部分数据但总体覆盖率在 90% 以上。你可以使用正则化来消除适用example 过少的feature。

林宇从绑架团伙口中得知,雇佣者花了三五千万来绑架他。他怀疑公司原董事史文勇是幕后主主使,并在今年 5 月份查证史文勇挪用了公司 5.12 亿元资金,还表示通过通信技术确认史文勇已在 8 月 14 日已经离境。

万一发个朋友圈就涉及侵权

第20条规则:组合并修改已有的 feature,以便用简单易懂的方式创建新 feature。

图片 6

也是说不准的呢~

组合并修改feature的方法有很多种,你可以借助机器学习系统通过转换对数据进行预处理。最标准的两种方法是"离散化"和"组合"。"离散化"是指提取一个连续feature,并从中创建许多离散feature。"组合"是指组合两个或更多feature column。但是你需要拥有大量数据,才能使用具有三个、四个或更多基准featurecolumn的组合学习model。生成非常大的featurecolumn 组合可能会过拟合。这时你就可以使用"组合"的方法将feature column组合起来,但最终会得到很多feature(请参阅第 21 条规则)。

▲ 史文勇

2

处理文本时,有两种备用方法:点积和交集。点积方法采用最简单的形式时,仅会计算查询和文档间共有字词的数量,然后将此feature 离散化。如果使用交集方法,只有文档和查询中都包含某一个词时,才会出现一个feature。

目前朝阳警方已经对林宇被非法拘禁立案调查,不过被指控绑架的史文勇发表声明称:

图片 7

第21条规则:你在线性 model 中学习的 feature 权重数与你拥有的数据应该大致成正比。

1.本人与其声称的立案事宜无关,本人并没有收到朝阳公安任何协助调查或问询要求;

交通运输部、公安部:整改完成前,滴滴等平台无限期停止顺风车服务

在model 的合适复杂度方面有很多出色的统计学习理论成果,但这条规则是基本规则。曾经有人有过这样的疑虑:从一千个example中是否能够学到东西,或者是否需要超过一百万个example才会有比较好的效果。之所以会有这样的疑虑,是因为他们局限在了一种特定的学习方式中。问题的关键在于你应该根据数据规模来调整学习model:

2.本人在公司正常履职;

(来源:凤凰网科技)昨晚,交通运输部办公厅、公安部办公厅联合印发关于进一步加强网络预约出租汽车和私人小客车合乘安全管理的紧急通知。要求各地立即开展行业安全大检查,并严厉打击非法营运行为。此前,微博网友称搭乘滴滴公司网约车时遭司机挟持上高架,途中通过滴滴“一键报警”功能进行求救后还需提供车辆信息,无奈之下以跳车威胁迫使司机停车。对此,广州交委表示,滴滴“一键报警”形同虚设。

1.如果你正在构建搜索排名系统,文档和查询中有数百万个不同的字词,而且你有1000 个 label example,那么你应该在文档和查询feature、TF-IDF 和多个其他高度手动工程化的feature之间得出点积。这样你就会有1000 个 example,十多个feature。

3.本人对于这种毫无底线,恶意造谣,栽赃陷害的做法深表愤慨,将采取必要的法律行动予以回应。

法律能惩治罪犯

2.如果你有一百万个example,那么就使用正则化和feature 选择使文档 feature column 和查询feature column 相交。这样你就会获得数百万个feature;但如果使用正则化,那么你获得的feature 就会有所减少。这种情况下你会有千万个example,可能会产生十万个feature。

按照林宇的说法,他与史文勇本是高中同学,后来一起创业。双方的矛盾从 2014 年开始,2014 年史文勇伪造签名让林宇「被辞职」,之后多次阻挠林宇回归公司,并将公司优质资产贱卖给自己牟利。

然而血淋淋的教训

3.如果你有数十亿或数千亿个example,你可以使用feature 选择和正则化,通过文档和查询标记组合feature column。这样你就会有十亿个example,一千万个feature。统计学习理论很少设定严格的限制,但能够提供很好的起点引导。

图片 8

却不能换来企业的良心

最后,请根据第 28 条规则决定要使用哪些 feature。

▲林宇(左)与史文勇(右). 图片来自:凤凰科技

平台为人们提供便利

第22条规则:清理不再使用的 feature。

版权声明:本文由新金沙平台唯一官网发布于互联网,转载请注明出处:劲敌仅剩一地鸡毛,硅谷AI技术文章