ment 7/26 posted
• 실제로, 기계 학습 코드를 재훈련하는보다 효율적인 방법은 AI가 다양한 상황에서 유연하고 도움이 될 수 있도록 하는 것입니다.
• 도로 데이터, 표지판, 기타 차량 및 보행자를 센서 데이터에서 찾을 수 있도록 다수의 기계 학습 알고리즘이 사용되고 있습니다.
• 신경망은 근본적으로 무언가를 시도한 다음 일종의 기준에 따라 결과를 측정하여 원하는 결과에 따라 자신의 시도가 "옳은가"또는 "잘못된 것"인지 확인합니다.
• Waymo가 사용했던 훈련 방법에서는 동일한 작업에 대해 여러 신경망이 독립적으로 작동하고 있었습니다. 이들은 모두 "학습 속도"로 알려진 정도 또는 방법에 대해 일탈할 수있는 정도가 다릅니다. 그들은 (예를 들어, 이미지 내의 객체를 식별하는 것 같은) 작업을 시도합니다.
• AI 알고리즘 교육의 효율성과 효율성을 높이기 위해 Google 부모 회사인 Alphabet의 Waymo는 진화 생물학에서 영감을 얻은 기술에 대해 DeepMind와 공동 작업 중입니다.
• 진화론에 영감을받은 PBT (Population Based Training)는 신경망에 효과적이고 효율적인 교육 체제를 찾는 데 도움이 되도록 DeepMind에서 처음 개발된 방법입니다.
• 둘째, 빈번한 진화 경쟁을 지원하기 위해 빠른 평가가 필요하다는 것을 알게 되었습니다.




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