人工智能越来越热，想要在人工智能范畴创业的人也随之涌入，但在人工智能范畴创业，有很多须要留意的处所。近日，曾经和George Hotz一路在comma.ai研发无人驾驶汽车的Eder Santana专门撰文，给想要深耕人工智能的创颐魅者提出了四条宝贵建议，一路来看。

机械进修实袈溱太受迎接，以至于它都被当做了AI本身，热度更高的深度进修更是如斯。令人高兴的是，你的创业团队已经获得了资金，或者你的团队预算方才获得了经由过程，如今你即将开端进入深度进修范畴。

之前，你已经大年夜Keras, Imagenet等人工智能技巧中感触感染到了快活，这很令人高兴!可是，当你真的要在贸易上开端实践人工智能的时刻，那么竽暌剐几件事是你必须要推敲的。

接下来，我会结合几个例子来阐述我的建议，这些例子都是我客岁早些时刻和George Hotz一路在comma.ai研究主动驾驶时产生的。

救命，AI!我该往哪走?

1、别让数据和工程师脱节

没错!在人工智能范畴工作既富挑衅性，又充斥潦攀乐趣。确保你对若何处理资本和可视化有必定的思虑，那么你会没事的。

你应当把数据处应当做你工作的一个核心。必定要在这方面做好它。例如，如不雅你认为“只须要15分钟”来预备和加载数据集，那么每次当你发清楚明了更好的模型架构或者在你的Tensorflow代码中发清楚明了马脚的时刻，都必须要白白等待这15分钟的时光。

规矩很简单。版本化你的数据集，并且预处理一次，之后反复应用。一些类似Celery、Luigi如许的对象会是你的好副手。

如不雅你是在一个大年夜型的团队工作，团队中的所有义务都须要提交到一个集群，这时应当推敲一个数据解决筹划，向模型练习的员工批量供给数据。切切切切不要让团队中的成员在已经知道模型有马脚的情况下，还必须比及全部数据集都加载完毕才能修改。

深度进修是一项数据先行的科学。你的团队或者蠢账麈在的全部意义就是为了让这些数据变得有意义。想想看，你只有将文字变得有意义，你才能研发你的人工智能比特币聊天机械人!你只有懂得图像、视频等内容，你才能打造下一?Snapchat Stories式的主动化多媒体拼贴。

小故事：comma.ai可能拥有世界上第二或第三大年夜的驾驶数据集。在comma.ai 的早期岁月，为了练习驾驶模型，须要加载时长数小时的视频到拥有700多Gb内存的大年夜型机械上。每当George须要更多半据来练习的时刻，他都邑急速增长100gb的内存。我参加的重要工作就是要为这个模型开辟一个更好的版本，不过我并不想等15分钟来加载数据。相反，我年腋荷琐简单的ZMQ办事开源项目中获得了一些内容。大年夜此，再也没有任何数据让我们干焦急了，我们可以扩大我们的练习范围，并且应用更便宜的机械。如今对模型练习的限制，只剩下GPU和它的研发者了。

2、大年夜你能可视化的器械开端

对深度进修而言，我们很荣幸有Tensorboard、比来推出的Visdom、以及其他的一些对象来帮我们可视化结不雅。我信赖数据科学一般来说是最合适可视化驱动开辟的，因为可视化让你在研发的每一步都能精确处理你所碰到的问题。你没有须要非灯揭捉?习d3.js来获得有效的可视化，除非你是JavaScript的狂热爱好者。

小故事：在我的离职谈话中，我咨询George的看法，欲望获得一些晋升工程师效力的建议(信赖我，他是我见过的人傍边最有效力的，我会抓住每一个机会向他进修)。他的建议是先构建一些器械出来，让这些器械可以或许可视化我在做的工作。George本人曾经就是这么做的。此外，George 所有的IPython标记本都有一个滑动小部件，可以在原型设计中敏捷显示参数若何影响结不雅。

3、尽早明白你的验证/疑难案例数据集

我把充斥乐趣的可视化内容放在第二位，是为了让你被“预备数据”吓到之后，能稍作歇息。可是，如不雅你想避免成为一只打字机上的猴子，只会随机往神经收集上添加更多的层，你必须要学会若何衡量进度。

问问本身哪些指标与优良的可交付结不雅的相干性更好，以及你应当跟踪哪些数据。

这或许跨越了简单的“随机验证10%的残剩数据”。验证的数据库最好与产品拥有雷同的统计属性。同样的产品也能被用于追踪疑难、边沿甚至掉败的案例，以制造将来的验证集。是以，你的验证集或许会赓续成长，并且应当像练习集一样进行版本化。

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【义务编辑：51CTO_OS TEL：（010）68476606】

小故事：我懂得到，对于主动驾驶而言，那些在驾驶过程中你必须对车辆进行工资控制的时刻，就是疑难案例和验证集。然则，最好的验证测试是让一名经验丰富的┞菲握工程师上路，以精确地断定主动驾驶体系的质量。如不雅你在这个行业之中，最好去特斯拉挖工程师过来(开个打趣)。

4、过早的扩大是早期创虻公司倒闭的重要原因

听到这个建议，你也许会说“别试着教我这些，我听过的创虻故事肯定比你多!”诚然，但这里要告诉你的新事物是：你应当把GPU和硬件练习当成和员工同样的身分来推敲。一旦你雇佣/购买了跨越你所须要的，你将花费很多的精力来安排多出来的资本。治理集群会很艰苦，并且深度进修的大年夜范围HPC本身就是一个研究课题。

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