和孩子们聊一本书，Machine Learning Illustrated

下面的文字是经过ChatGPT改写的，似乎还是有些别扭:-).

 

这本书详述了加拿大几所大学的学者在近年来机器学习领域所做出的重大贡献。书中特别提到了斯坦福大学李菲菲的显著贡献ImageNet，然而也指出如果不是多伦多大学的研究人员发现的新算法和运用GPU的技巧，李菲菲的贡献可能不会如此显著。书中还回顾了二十年前，世界上大多数国家对机器学习和人工智能的传统技术失去信心的时期，唯有加拿大在这方面投入巨大资金，并最终取得了惊人的突破。特别是多伦多和蒙特利尔大学在其中功不可没。

 

在和儿子的交流中，他表现出一些不耐烦。我要他给我几分钟时间，着重谈到了突破性算法CNN和最近的生成式人工智能。尽管他对此感到不新奇，认为一直有人在谈论这些，但我指出这些技术一直在不断发展，特别是近来的生成式人工智能(真是竖子啊，整天摆弄他那3 D打印和打游戏)。与此同时，我提到了我最近几个月在公司的工作，利用类似CNN的模型，将分类准确率提高到了98%左右。最初是一个不怎么懂编程的同事在别人的帮助下创建的原型，采用传统方法，准确率只有80%左右。而我在此基础上进行了大量修改和改进，已经实现了许多理想中的功能。我对这一准确率感到惊讶，但也强调准确率只是其中一个重要指标，还有其他多方面的结果需要考虑。通过几周的测试，大家都对这个项目非常满意。

 

这个分类系统对于决定是否派遣人员去现场修补很有价值。