谁将开研发软件 2.0 时代的首款 IDE？
发布时间：2021-12-25 15:26:04 所属栏目：通讯 来源：互联网
导读：我发现，有时候人们会把神经网络当作不过是机器学习工具箱中的工具之一而已。它有优点也有缺点，在某些领域有用，并且可以帮助你打赢 Kaggle 比赛。很不幸，这种观点完全是只见树木，不见森林。神经网络可不只是又一种分类器而已，它代表着一种根本转变的开始
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我发现，有时候人们会把神经网络当作“不过是机器学习工具箱中的工具之一而已”。它有优点也有缺点，在某些领域有用，并且可以帮助你打赢 Kaggle 比赛。很不幸，这种观点完全是只见树木，不见森林。神经网络可不只是又一种分类器而已，它代表着一种根本转变的开始，这种转变与我们如何开发软件有关。它就是软件2.0。 我们对软件1.0已经比较熟悉 — 它们由计算机语言（如 Python、C++ 等）所开发。 由程序员显式指定计算机指令。随着编写一行行代码，程序员在整个程序空间中可以确定一个符合期待行为的点与之对比的，软件2.0由更抽象、人类更难理解的语言（比如说，神经网络中的权重）开发。没人可以直接参与这种代码的编写，因为它涉及到大量的权重（往往上百万数量级），并且（我试过）直接编写权重某种意义上是很困难的。 更具体地对比，软件1.0是将人工设计的源码（比如 .cpp 文件）编译为可以有效工作的二进制文件。而软件2.0的源码通常由两部分组成：1）定义了目标行为的数据集 2）给定代码大致结构，但是需要填充细节的神经网络结构。训练神经网络的过程，就是将数据集编译成二进制文件的过程 — 得到最终的神经网络。时至今日，大多数实际应用中，神经网络的结构及训练系统已经日益标准化为一种商品，所以，大部分活跃的“软件开发”工作某种形式上变成了组织、增加、调整和清理带标签的数据集。这从根本上改变了我们迭代软件的编程范式，将开发团队分成了两拨：软件2.0的程序员（数据标记员）负责编辑和扩大数据集，而另一小撮人，维护着与训练有关的基础设施以及分析、可视化和标注等接口。 （编辑：东莞站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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