培训和调整Waymo的自动驾驶算法-最近的军事新闻
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机器Waymo-培训和调整Waymo的自动驾驶算法-最近的军事新闻

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(圖片來源:Waymo官網)研究人員們採用了一種稱為「基於群體進行訓練」(PBT)的技術,此前DeepMind研發了該技術,以提升視頻遊戲的算法。PBT技術的靈感來自於生物進化,通過讓候選代碼從算法群中抽取「最合適」的樣本(最有效執行給定任務的樣本),加速選出特定任務中用到的機器學習算法和參數。

以此種方式改進AI算法可幫助Waymo獲得優勢。隨着自動駕駛汽車收集越來越多的數據並部署到新地點,引導自動駕駛汽車的算法也需要得到重新培訓和校準。目前,已經有數十家公司爭相在真實道路上展示最好的自動駕駛汽車,Waymo也在探索其他方法,以加速其機器學習算法的開發。

實際上,更有效地再培訓機器學習算法的方法應該讓AI在不同背景下變的更加靈活、更實用。研究人員表示,Waymo目前正使用PBT技術,改進探測車道標記、車輛和行人的深度學習代碼的開發,並驗證輸入到其他機器學習算法中且已經做好標記的數據的準確性,結果發現,PBT將重新訓練神經網絡所需的計算機能力降低了大約一半,而且將開發周期的速度提高了一至兩倍。

此外,谷歌目前還在研發一系列技術,以讓訓練機器學習模型的過程實現自動化,而且已經通過「Cloud Auto-ML」項目為顧客提供了一些技術。毫無疑問,讓AI培訓更加高效、更加自動化,對自動駕駛技術的商業化以及盈利至關重要。

訊 據外媒報道,谷歌母公司Alphabet 旗下自動駕駛子公司Waymo的自動駕駛汽車與引導普通汽車的「大腦」有一些共同之處:其智能都由進化推動發展。目前,Waymo的工程師就正與DeepMind(也是Alphabet旗下子公司,專註于AI)的研究人員合作,尋找一種更加高效的方法,培訓和調整Waymo的自動駕駛算法。

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