Aquarium华人CEO分享：机器学习在自动驾驶中上到，核心不是模型，是管道

要是从外部。成功的最佳预测因素之一是在高等数学模型从外部上适当乘积的能力。这无疑意味着非常慢乘积，还意味着智慧乘积，第二部分很决定性，否则你的从外部很较短时间就时会产生糟糕的高等数学模型。大多数习惯软体都阐释非常慢乘积和敏捷交付操作过程，因为，电子产品无所需是推断出的，必需通过适应来推断出，所以与其在前期用断断续续论点红豆钱详尽的工程建设，不如非常慢交付一个MVP并来进行乘积。正如习惯软体无所需是复杂的一样，资料挖掘控制系统必需处理方式则的资料转换成课题确实很庞大。与正常的软体联合开发不同，资料挖掘高等数学模型的总质量取决于它在编码中都的充分利用，以及编码所缺少的资料。这种对资料的缺少意味着资料挖掘高等数学模型可以通过资料集相结合/经营管理来“追寻”转换成课题，而无须它理解护航建议，并随着较短时间的很较短适应它，而不必重写编码。为了透过这个特性，资料挖掘无无需一个年中努力学习的概念，这个概念阐释对资料和编码的乘积。资料挖掘联合开发团队必需：推断出资料或高等数学模型可靠性中都的缺陷诊断缺陷暴发的原因相反资料或高等数学模型编码以妥善解决这些缺陷解析高等数学模型在原先体能训练后来得越来得越很好布署取而代之高等数学模型并重复联合开发团队应当尝试大概每个年初都要经历这个生命期。如果你展示借助于好，也许每周都要来进行。大型一些公司可以在不到一天的较短时间内顺利进行高等数学模型布署生命期，但是对于大多数联合开发团队来说，非常慢而操作者地相结合交通运输是并不十分困难的。如果非常取而代之高等数学模型的频带少于这个频带，就似乎避免编码堕落（高等数学模型从外部由于编码努的改回而中都断）或资料域转回（原材料中都的高等数学模型无法一般化到资料随较短时间的变动）。大型一些公司可以在一天仅只顺利进行高等数学模型的布署生命期，但是对于大多数联合开发团队来说，非常慢而操作者地相结合交通运输是并不十分困难的。非常取而代之高等数学模型的频带如果少于这个频带，就时会避免编码堕落（高等数学模型从外部由于编码努的改回而中都断）或资料域转回（原材料中都的高等数学模型无法一般化到资料随较短时间的变动）。然而，如果处理方式则较短时间内，联合开发团队可以离开一个非常佳的旋律，他们将基础上后的高等数学模型布署到原材料生态中都。3设立应答线圈测量仪器高等数学模型的连续性是一个诱人的研究实习课题，高等数学模型可以记号它普遍认为似乎最终的以外。对高等数学模型来进行适当乘积的一个决定性部分是分散都全心妥善解决最具声望的缺陷。要基础上一个高等数学模型，你无无需知道它有什么缺陷，并且必需根据电子产品/的业务的须要级对缺陷来进行分类学。设立应答线圈的原理有很多，但是首先要推断出和分类学缺失。透过特定课题的应答线圈。如果有的话，这似乎是获得高等数学模型应答的并不强而有力和适当的原理。例如，预测护航可以通过对具体暴发的历史资料来进行体能训练来“无论如何免费 ”获得附加资料，使他们必需不断地转换成大量的取而代之资料，并相当操作者地适应取而代之似乎。增设一个实习时序，让人可以甄别你的高等数学模型的负载，并在暴发缺失时来进行记号。当人们很非常容易通过许多高等数学模型可知捕获缺失时，这种原理尤其受限制。这种似乎最常见于的暴发方德式是当卖家似乎高等数学模型负载中都的缺失并向资料挖掘联合开发团队涉事。这是不可低估的，因为这个渠道可以让您从外部将卖家应答确立开暴发命期！一个联合开发团队可以让人类文明双重定期检查卖家似乎再之后的高等数学模型负载：自已象一下一个操作者实习人员吓坏一个机器人在肉块上对包来进行分类学，当他们推断出一个缺失暴发时，就首页一个按钮。增设一个实习时序，让人可以甄别你的高等数学模型的负载，并在暴发缺失时来进行记号。当人类文明甄别很非常容易亲眼看到大量高等数学模型推论中都的缺失时，这就引人注意合适。最常见于的方德式是当卖家似乎高等数学模型负载中都的缺失并向ML联合开发团队涉事时。这一点不容小觑，因为这个渠道可以让你从外部将卖家的应答确立开暴发命期中都 一个联合开发团队可以让人类文明仔细定期检查卖家似乎再之后的高等数学模型负载：自已自已一个操作者实习人员吓坏机器人在肉块上分拣裹，每当他们推断出有缺失暴发时就首页一个按钮。当高等数学模型调试的频带以致于，以至于人们无法来进行定期检查时，可以考虑增设操作者核查。当很非常容易针对高等数学模型负载编订“健全性定期检查”时，这尤其简单。例如，每当激光雷达远距离激光和二维投影远距离激光不明确时，或者帧到帧激光与较短时间跟踪控制系统不明确时，记号。当它实习时，它提供了许多简单的应答，自已到我们哪里经常借助于现了失灵似乎。当它即便如此时，它只是去除了你的定期检查控制系统中都的缺失，或者漏掉了所有控制系统借助于错的似乎，这是并不低风险高回报的。最通用（但十分困难）的提供商是分析它所调试的资料的高等数学模型连续性。一个恰当的案例是查看高等数学模型在原材料中都产生低置信度负载的案例。这可以展示借助于借助于高等数学模型确实不确定的以外，但不是100% 精确。有时候，高等数学模型似乎是自信地缺失的。有时高等数学模型是不确定的，因为缺少可用的接收者来进行非常佳的悬疑（例如，人们无法理解的有噪声的转换成资料）。有一些高等数学模型可以妥善解决这些缺陷，但这是一个活跃的研究实习课题。仍要，可以透过高等数学模型对体能训练集的应答。例如，定期检查高等数学模型与其体能训练/解析资料集（即高损失的案例）的不明确指出高可信度最终或记号缺失。神经网络给定分析可以提供一种理解体能训练/解析资料分散都失灵模德式模德式的原理，并且可以推断出体能训练资料集和原材料资料分散都原始资料栖息于的不同。4智慧化和接洽图注：大多数人的较短时间很非常容易从一个众所周知的先体能训练生命期中都移走。即使这样红豆钱的回报是降低机器较短时间的效率，它也消除了许多手工操作者的痛苦。减慢乘积的主要内容是减低顺利进行一个乘积生命期所无需的实习量。然而，总是有办法让真的得越来得越非常恰当，所以你必需须要考虑要基础上什么。我喜欢用两种方德式来思考尽力：计时器较短时间和人类文明较短时间。计时器较短时间常指的是调试某些计数护航所无需的较短时间，如资料的 ETL、体能训练高等数学模型、调试悬疑、计数常基准等。人工较短时间常指的是人工必需主动牵涉到以通过从外部调试的较短时间，比如手动定期的测试、调试军令或在从外部中都间激活时脚本语言。例如，多个脚本语言必需通过手动在原理彼此之间移动PDF按顺序手动调试，这种似乎并不常见于，但是很非常少。一些马桶上端的高等数学: 如果一个资料挖掘技师每小时红豆费90美元，手工调试脚本语言每周非常少2个小时，那么每个人每年加好像就是9360美元！将多个脚本语言和人工中都断结合成一个全操作者脚本语言，可以非常慢、非常非常容易地调试一个高等数学模型从外部反向，非常少大量资金，并且使您的资料挖掘技师不那么古怪。相对之下，计时器较短时间通常无无需“合理”（例如，可在一夜彼此之间顺利进行）。唯一的值得注意是资料挖掘技师正试图来进行大量的实验者，或者存在极端的价格/放大束缚。这是因为计时器较短时间通常与资料生产能力和高等数学模型复杂度成正比。当从本地处理方式则转回到栖息于德式寒处理方式则时，计时器较短时间时会显著减低。在在此期间来，地中都的准确度扩充通常可以妥善解决大多数联合开发团队的大多数缺陷，直到缺陷的生产能力扩大。幸运地的是，将某些护航无论如何智慧化是不似乎的。几乎所有的原材料资料挖掘应用程序都是监督德式努力学习护航，并且大部分缺少于一定数量的人机交互来自已到高等数学模型它应当红豆钱什么。在某些课题，人机交互是无论如何免费的（例如，MySpace平面媒体中选用例或其他有大量从外部软体应答的应用程序）。在其他似乎下，人类文明的较短时间非常受限制或非常低廉，例如体能精锐部队的放射科外科医生为体能训练资料“记号”CT 打印。无论哪种方德式，将基础上高等数学模型所无需的人工较短时间以及其他价格消除都很极其重要。虽然以前的联合开发团队似乎缺少资料挖掘技师来经营管理资料集，但是让一个不能资料挖掘基本知识的操作者软体或者物理科学来承担资料经营管理的时日实习通常非常经济（或者对于放射学家来说，是适当的）。在这一点上，用作非常佳的原理箱设立一个操作者操作过程来记号、定期检查、基础上和版本控制资料集就得越来得越并不极其重要。5鼓励ML技师健身房图注：ML技师在举重时，也在大大非常高他们的高等数学模型努力学习的举例来说相结合足够的原理来默许一个原先课题或一个原先软体组似乎无无需红豆费大量的较短时间和全心，但是如果红豆钱得好，结果将是并不值得的。在 Cruise 一些公司，我的一位技师引人注意机智（有人时会说他很哑）。这个技师设立了一个乘积反向，在这个反向中都，操作者应答和元资料检索的组合将从高等数学模型可靠性较低的以外抽取资料来进行记号。然后，一个离岸作业联合开发团队将记号资料，并将其加进到取而代之版本的体能训练资料分散都。在此期间，技师设立交通运输，而无须他们在人工智慧上调试一个脚本语言，并激活一系列寒护航，操作者对取而代之加进的资料来进行先体能训练和解析一个恰当的高等数学模型。每周，他们都时会调试 retrain 脚本语言。然后，在高等数学模型体能训练和解析自己的时候，他们去了健身房房。经过几个小时的健身房和晚餐后，他们时会回来定期的测试。无独有偶，原先和基础上的资料将避免高等数学模型的基础上，经过非常慢的双重定期检查确保一切都有意义，然后他们将取而代之高等数学模型运到到原材料中都，货车的副驾驶可靠性将得到强化。然后，他们红豆了一周的较短时间来基础上交通运输，实验者原先高等数学模型Core，并设立原先高等数学模型从外部。这名技师不仅在本季度末获得了调升，而且状态很好。6引言回顾一下: 在研究实习和仿造联合开发阶段，要点是设立和面世一个高等数学模型。但是，随着一个控制系统离开原材料阶段，核心护航是设立一个控制系统，这个控制系统必需以小于的尽力定期面世基础上的高等数学模型。这总体你红豆钱得得越好，你可以建造的高等数学模型就得越多！为此，我们无无需瞩目请注意总体:以规律的旋律调试高等数学模型从外部，并专心于比基本上很好的运输高等数学模型。每周或非常较短的较短时间内获得一个原先基础上标准型投入原材料！设立一个非常佳的从高等数学模型负载到联合开发操作过程的应答线圈。找借助于高等数学模型在哪些示例上红豆钱得要好，并向您的培训班资料分散都加进非常多的示例。智慧化从外部中都引人注意时日的护航，并设立一个联合开发团队结构，使您的联合开发团队小团体必需专心于他们的专业人士课题。特斯拉的Andrej Karpathy援引理自已的最终状态为“假期地面部队”。我建议，设立一个实习时序，让你的资料挖掘技师去健身房房，让你的资料挖掘从外部来顺利进行时日的实习！仍要，无无需阐释一下，在我的经验中都，绝大多数关于高等数学模型可靠性的缺陷可以用资料来妥善解决，但是有些缺陷根本无法通过重写高等数学模型编码来妥善解决。这些变动通常是并不引人注意的高等数学模型Core在先前，例如，在投影对象激光实习了若干年后，我红豆了太多的较短时间担心最佳先前的箱子分配为某些所在位置比和非常高特质给定对小对象的像素。然而，随着Transformer显示借助于成许多不同高度努力学习护航的万能高等数学模型Core特性的期盼，我声援引这些技巧中都的非常多将得越来得越不那么相关，资料挖掘其发展的要点将进一步移向基础上资料集。参考链接：Kendall, A. Max Gal, Y. (2017). What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision? Advances in Neural Information Processing Systems, 5574-5584.

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