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脸书人工智能再找大师助阵,机器学习领域先驱之一的统计学习理论之父也加入

发布于2018-02-14 00:55:03
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脸书人工智能实验室(Facebook AI Research)负责人Yann LeCun于脸书上宣布,机器学习领域祖师级人物也是统计学习理论之父Vladimir Vapnik加入了这个AI团队,他们将进行各种机器学习的方法研究,从庞大的社群数据库中分析使用者分享的打卡资讯、影音照片等,并从中不断地吸取知识,帮助脸书更了解使用者,进而提供更贴近人心的服务与资讯。

脸书去年底成立了这个AI研究团队,终极目标是要打造出人工智能的机器,可以从团队坚强的阵容反映出脸书对人工智能与机器学习技术的重视,脸书CEO Mark Zuckerberg在不久前的演讲中表示,人工智能将是脸书未来十年的发展关键之一。

刚加入了Vladimir Vapnik是鼎鼎大名的统计学习理论之父,他最著名的是和另一位苏联数学家合写了著名的统计学习理论 Vapnik–Chervonenkis theory(简称VC理论),这套理论被视为机器学习的基础,也因此以他们两个作者为名。

后来,Vladimir Vapnik以这套统计学习理论为基础,发展出了一个称为支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)算法,这是一个可以透过不断学习来改善分类效果的演算模型,普遍运用于统计分类及回归分析上。

SVM只需要特定数量或少量的资料,不需要对要分类的资料知道太多细节,也能够发挥很好的分类效果,目前已经被广泛运用在各个领域,尤其是许多工程领域,并成功解决了许多真实界问题背后的关键算法,像是文字分类、超文本(网页分类)、图像辨识、生物资讯学(蛋白质分类、癌症特征分类)、手写笔迹辨识等。可说是自动分类技术中最重要的关键算法之一。

其实Vladimir Vapnik对这个AI团队并不陌生,因为很多团队成员都是他长期共事的伙伴包括 Jason Weston、Ronan Collobert,及 Yann LeCun,几乎是将他在贝尔实验室和美国NEC实验室的团队复制到了脸书,重组脸书自己的AI团队,要打造出国际级的研究机构。而他们目前正与纽约大学的资料科学研究中心合作,进行资料科学、机器学习及人工智能的研究。

这个团队成员个个大有来头,团队领导人Yann LeCun是纽约大学的资料科学研究中心教授,开发过多种机器学习方法如图像变压网络等,也曾为AT&T开发一套可自动辨识支票金额的算法,作为支票辨识系统,可说是人工智能、深度学习领域的先驱,团队中还有同样任职于纽约大学的人工智能天才Rob Fergus。

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