人工智能越來越熱，想要在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的人也隨之涌入，但在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，有很多需要注意的地方。近日，曾經(jīng)和George Hotz一起在comma.ai研發(fā)無人駕駛汽車的Eder Santana專門撰文，給想要深耕人工智能的創(chuàng)業(yè)者提出了四條寶貴建議，一起來看。

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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)在太受歡迎，以至于它都被當(dāng)做了AI本身，熱度更高的深度學(xué)習(xí)更是如此。令人高興的是，你的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)獲得了資金，或者你的團(tuán)隊(duì)預(yù)算剛剛獲得了通過，現(xiàn)在你即將開始進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

之前，你已經(jīng)從Keras, Imagenet等人工智能技術(shù)中感受到了快樂，這很令人興奮!可是，當(dāng)你真的要在商業(yè)上開始實(shí)踐人工智能的時(shí)候，那么有幾件事是你必須要考慮的。

接下來，我會(huì)結(jié)合幾個(gè)例子來闡述我的建議，這些例子都是我去年早些時(shí)候和George Hotz一起在comma.ai研究自動(dòng)駕駛時(shí)發(fā)生的。

1、別讓數(shù)據(jù)和工程師脫節(jié)

深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)數(shù)據(jù)先行的科學(xué)。你的團(tuán)隊(duì)或者創(chuàng)業(yè)存在的全部意義就是為了讓這些數(shù)據(jù)變得有意義。想想看，你只有將文字變得有意義，你才能研發(fā)你的人工智能比特幣聊天機(jī)器人!你只有理解圖像、視頻等內(nèi)容，你才能打造下一個(gè)Snapchat Stories式的自動(dòng)化多媒體拼貼。

你應(yīng)該把數(shù)據(jù)處理當(dāng)做你工作的一個(gè)核心。一定要在這方面做好它。例如，如果你覺得“只需要15分鐘”來準(zhǔn)備和加載數(shù)據(jù)集，那么每次當(dāng)你發(fā)現(xiàn)了更好的模型架構(gòu)或者在你的Tensorflow代碼中發(fā)現(xiàn)了漏洞的時(shí)候，都必須要白白等待這15分鐘的時(shí)間。

規(guī)則很簡單。版本化你的數(shù)據(jù)集，并且預(yù)處理一次，之后反復(fù)使用。一些類似Celery、Luigi這樣的工具會(huì)是你的好幫手。

如果你是在一個(gè)大型的團(tuán)隊(duì)工作，團(tuán)隊(duì)中的所有任務(wù)都需要提交到一個(gè)集群，這時(shí)應(yīng)該考慮一個(gè)數(shù)據(jù)解決方案，向模型訓(xùn)練的員工批量提供數(shù)據(jù)。千萬千萬不要讓團(tuán)隊(duì)中的成員在已經(jīng)知道模型有漏洞的情況下，還必須等到整個(gè)數(shù)據(jù)集都加載完畢才能修改。

小故事：comma.ai可能擁有世界上第二或第三大的駕駛數(shù)據(jù)集。在comma.ai 的早期歲月，為了訓(xùn)練駕駛模型，需要加載時(shí)長數(shù)小時(shí)的視頻到擁有700多Gb內(nèi)存的大型機(jī)器上。每當(dāng)George需要更多數(shù)據(jù)來訓(xùn)練的時(shí)候，他都會(huì)立刻增加100gb的內(nèi)存。我加入的主要工作就是要為這個(gè)模型開發(fā)一個(gè)更好的版本，不過我并不想等15分鐘來加載數(shù)據(jù)。相反，我從一個(gè)簡單的ZMQ服務(wù)開源項(xiàng)目中獲得了一些內(nèi)容。從此，再也沒有任何數(shù)據(jù)讓我們干著急了，我們可以擴(kuò)展我們的訓(xùn)練規(guī)模，并且使用更便宜的機(jī)器?，F(xiàn)在對模型訓(xùn)練的限制，只剩下GPU和它的研發(fā)者了。

2、從你能可視化的東西開始

對深度學(xué)習(xí)而言，我們很幸運(yùn)有Tensorboard、最近推出的Visdom、以及其他的一些工具來幫我們可視化結(jié)果。我相信數(shù)據(jù)科學(xué)一般來說是最適合可視化驅(qū)動(dòng)開發(fā)的，因?yàn)榭梢暬屇阍谘邪l(fā)的每一步都能正確處理你所遇到的問題。你沒有必要非得學(xué)習(xí)d3.js來獲得有用的可視化，除非你是JavaScript的狂熱愛好者。

小故事：在我的離職談話中，我咨詢George的意見，希望獲得一些提升工程師效率的建議(相信我，他是我見過的人當(dāng)中最有效率的，我會(huì)抓住每一個(gè)機(jī)會(huì)向他學(xué)習(xí))。他的建議是先構(gòu)建一些東西出來，讓這些東西能夠可視化我在做的事情。George本人曾經(jīng)就是這么做的。此外，George 所有的IPython筆記本都有一個(gè)滑動(dòng)小部件，可以在原型設(shè)計(jì)中迅速顯示參數(shù)如何影響結(jié)果。

3、盡早明確你的驗(yàn)證/疑難案例數(shù)據(jù)集

我把充滿樂趣的可視化內(nèi)容放在第二位，是為了讓你被“準(zhǔn)備數(shù)據(jù)”嚇到之后，能稍作休息?？墒?，如果你想避免成為一只打字機(jī)上的猴子，只會(huì)隨機(jī)往神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上添加更多的層，你必須要學(xué)會(huì)如何衡量進(jìn)度。

問問自己哪些指標(biāo)與優(yōu)秀的可交付成果的相關(guān)性更好，以及你應(yīng)該跟蹤哪些數(shù)據(jù)。

這或許超過了簡單的“隨機(jī)驗(yàn)證10%的剩余數(shù)據(jù)”。驗(yàn)證的數(shù)據(jù)庫***與產(chǎn)品擁有相同的統(tǒng)計(jì)屬性。同樣的產(chǎn)品也能被用于追蹤疑難、邊緣甚至失敗的案例，以制作未來的驗(yàn)證集。因此，你的驗(yàn)證集或許會(huì)不斷發(fā)展，而且應(yīng)該像訓(xùn)練集一樣進(jìn)行版本化。

小故事：我了解到，對于自動(dòng)駕駛而言，那些在駕駛過程中你必須對車輛進(jìn)行人為控制的時(shí)刻，就是疑難案例和驗(yàn)證集。但是，***的驗(yàn)證測試是讓一名經(jīng)驗(yàn)豐富的控制工程師上路，以精確地判斷自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的質(zhì)量。如果你在這個(gè)行業(yè)之中，***去特斯拉挖工程師過來(開個(gè)玩笑)。

4、過早的擴(kuò)張是早期創(chuàng)業(yè)公司倒閉的主要原因

聽到這個(gè)建議，你也許會(huì)說“別試著教我這些，我聽過的創(chuàng)業(yè)故事肯定比你多!”誠然，但這里要告訴你的新事物是：你應(yīng)該把GPU和硬件訓(xùn)練當(dāng)成和員工同樣的因素來考慮。一旦你雇傭/購買了超過你所需要的，你將花費(fèi)很多的精力來安排多出來的資源。管理集群會(huì)很困難，而且深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模HPC本身就是一個(gè)研究課題。

我在這里的建議是：在你想買一個(gè)新的GPU之前，你應(yīng)該保證你所有的GPU都被充分利用。你當(dāng)然可以像Google一樣大手大腳，前提是你的生產(chǎn)力和盈利能力能像Google一樣。

如果你的團(tuán)隊(duì)和公司已經(jīng)足夠大，要嚴(yán)肅認(rèn)真地招聘那些在基礎(chǔ)設(shè)施上工作的員工。如果你雇傭了10倍于硬件員工人數(shù)的研究人員，卻讓他們被迫等待，那么***的情況是他們自己建立適合自己的基礎(chǔ)設(shè)施，最壞的情況則是他們干脆直接退出。這肯定不是你想見到的狀況。

小故事：當(dāng)我有一次離開辦公室卻沒有讓我所有的GPU運(yùn)轉(zhuǎn)的時(shí)候，Niel(comma的手機(jī)APP副總裁)給了我一個(gè)非常失望的神情，這甚至都讓我有了“空閑GPU恐懼癥”。在今天，這已經(jīng)成為了一個(gè)非常普遍的問題。

沒錯(cuò)!在人工智能領(lǐng)域工作既富挑戰(zhàn)性，又充滿了樂趣。確保你對如何處理資源和可視化有一定的思考，那么你會(huì)沒事的。