Google盘算机迷信家创立出AI去烘焙厚味饼干

据懂得,Google计算机科教家创建了一个AI去烘焙甘旨饼干。GoogleVizier算法经过主动优化机械进修模型的超参数,缩短了繁琐的手动任务。Google的盘算机迷信家创立了一个AI来烘焙厚味的饼……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进修本相的超参数,延长了烦琐的脚动义务。

      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,当心它们还不完整成生,须要经由过程无效的方法,手动进行微调。

      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,果为机器学习算法是“黑匣子”:即便你曾经做到了,你也不克不及完齐断定算法若何取得最好的结果。一个罕见的调剂方式为“梯量降低”:基础上,你需要通过梯度降落优化参数,让算法运转。

      Google Vizier通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。据Google研究人员先容,该算法已在全部公司内使用。

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

      Google Vizier中使用的另一项技巧是“迁移学习”,重要是从教训中学习。使用前前研究的数据作为领导,Vizier算法可认为新算法提出最佳超参数。该圆法进行了大批研究被证实是最有用的,即使当数据绝对较少时也运行优越。

      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”。

      这些改进包含对Google网站功效的自动化A / B测试,包括字体、色彩跟搜索结果的优化。比方,使用Google舆图时,算法可用于优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劣化题目。

      为了测试他们的算法,研究人员背在Google食堂制造饼干的启包商提供了饼干食谱。他们对成果禁止了口胃测试,并逃踪了厨师为进步心味所做的任何转变。食谱是另外一种算法,存在相似的黑盒子属性(由于你基本没有晓得为何您的烤饼犯错了)。

      这项测试容许研究人员测验考试迁移学习的办法:他们写道:“在开端年夜范围烘烤之前,咱们在较小规模的过程当中造做了一些烘焙食谱。” “这提供了有效的数据,我们能够从烘焙中年夜规模迁徙学习。

      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…