Peninjauan Teknologi AI: Baru-baru ini, peneliti Google AI dan penulis Keras Francois Chollet memposting di Twitter pribadinya hasil survei tentang kerangka kerja yang digunakan oleh tim juara Kaggle, dan secara singkat mengomentari hasilnya. Kami menyusun teks asli sebagai berikut.
Alat pembelajaran mesin mana yang paling sering digunakan oleh tim juara Kaggle? Untuk itu, kami melakukan survei terhadap 5 tim teratas sejak 2016. Pertanyaan pertama adalah tentang framework utama mana yang lebih saya pilih untuk digunakan. Saya sangat senang melihat tim champion ini lebih memilih Keras.
Pertanyaan kedua tentang pilihan framework sekunder, karena kemenangan tim umumnya tidak lepas dari kumpulan berbagai framework ML. Hasil akhir menunjukkan bahwa Sklearn menempati urutan pertama, yang menunjukkan bahwa banyak orang yang cenderung menggunakan sklearn - meski berkali-kali hanya digunakan sebagai kerangka kerja pembantu untuk preprocessing atau scoring.
Kami memperoleh 59 poin data dari database 2018, 48 poin data dari database 2017, dan 13 poin data dari database 2016-yang artinya datanya masih sangat baru. Hasil yang menarik ini kemudian menimbulkan pertanyaan: Apakah ini murni preferensi pribadi? Apakah ada pilihan lain? Untuk ini, kami mencoba menemukan pola yang jelas.
Memenangkan kompetisi atau penerbitan makalah jarang menjadi tujuan untuk mencapai ide-ide paling cerdas atau terbaik. Dalam kebanyakan kasus, ini adalah permainan tentang meningkatkan ide. Pemenang adalah orang-orang yang telah mencoba lebih banyak hal dari yang lain, sehingga dapat lebih menyempurnakan ide aslinya. Mereka melalui lebih banyak "siklus kemajuan" -mulai dengan ide, transisi ke implementasi, dan kemudian ke hasil yang layak. Dengan kata lain, tim pemenang dapat menyelesaikan siklus ini lebih cepat.
Ini juga keuntungan yang bisa diberikan Keras kepada Anda.
Kami sering membahas cara mengikuti pengalaman pengguna terbaik untuk desain API agar Keras lebih mudah diakses dan digunakan, serta untuk membantu pemula. Pada kenyataannya, kami menemukan bahwa bukan pemula yang paling diuntungkan dari pengalaman produk yang sangat baik, tetapi praktisi terbaik di dunia. Ini karena pengalaman pengguna yang luar biasa dapat secara efektif mengurangi biaya overhead (tingkat perkembangan dan kognitif) yang diperlukan untuk menyiapkan eksperimen baru. Ini juga berarti Anda dapat mengulang lebih cepat dan mencoba lebih banyak ide. Pada akhirnya, ini akan menjadi cara Anda memenangkan kompetisi atau menerbitkan makalah.
Kesimpulan saya adalah tim champion Kaggle memilih Keras dengan keunggulan yang sangat luar biasa, bukan hanya karena preferensi pribadi, tetapi penggunaan Keras bisa meningkatkan peluang menang. Sebaliknya, mereka yang mengadopsi strategi eksperimen cepat memiliki peluang lebih besar untuk memilih Keras.
Klik Baca aslinya , Bergabunglah dengan kelompok pertukaran keras ~
- Universitas memantau Chen Kun dan Huang Xiaoming, Kong Wei yang berbeda dan rekan pendidikan dan tekniknya ...
- Countdown to Heavy Horse | Nonton Marathon Baby, Coba Marathon Hot Pot, Main Marathon Mobile Games, Heavy Horse tahun ini seru banget!