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才能确保最后训练出来的人工智能模型不会出错或者尽量少出错!
具体到材料学这个领域,可能就需要先收集一些已有超导材料的数据,然后再对这些数据进行清洗,并且反复标准化,让这些数据能够保证质量的一致性!
光这么做还不够,还得让他们这些材料学家派上用场确认哪些特征对于超导性至关重要,然后将这些关键的数据特征标注出来,并且转化为机械学习算法可以处理的格式!
这些既是脑力活,也是体力活!
光凭江逸一个人,真能一口气完成那么多任务?
李四心中抱有怀疑态度。
哪怕找几个数据标记员过来帮忙也行啊!
“我知道你在想什么,用不着你在这里瞎操心。”
江逸抬头瞥了李四一眼,忍不住笑了:“你是不是觉得这么多数据我处理不完?”
“这个。
。
对。”
李四尴尬地点头。
“你能有这个想法,就说明你当年人工智能学的不咋地,来干材料是对的。”
江逸道:
“要是几年前的人工智能模型,光凭我一个人肯定做不到处理那么多数据,那些麻烦的交叉验证,正则化超参数调整,还有模型的部署监控。
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哪一个都不轻松。”
“虽然说也能够通过深度学习,让大模型自动从原始数据中提取那些特异化的数据,降低人工成本的投入。”
“但是,那样做的话稍微复杂一点的模型就很容易在数据训练上过于拟合,训练出来的东西都变成一个样,没意义。”
江逸说着,扫了眼数据后用力地敲了一下回车键,然后继续说道:
“【山河】就不一样了。”
“它虽然说并不是真正的强人工智能模型,可是在性能上。
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它几乎是无限接近于强人工智能模型的。”
“你不能将视野仅仅只局限在弱人工智能模型里。”
“李四,你能明白我的意思吗?”
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