tu
[Applausi]
così dopo che ho ricevuto questa email dicendo
ti piacerebbe fare un discorso TED qui
a Friburgo ero come whoa cosa
onore, ma poi mi era come pensare
l’ argomento e tu sai che mi hanno chiesto di farlo
oggi parliamo di big data e io
era come i big data sì, questo è il mio
argomento preferito e tu sai che siamo
lavorando per alcune aziende molto grandi
e i primi incontri sono come
sempre uguale sono come hey siamo
generando queste enormi quantità di dati
per favore puoi prenderlo e risolvere tutti i nostri
problemi e sai a volte
sembra davvero che tu voglia fermarti
la povertà e la fame nel mondo sono grandi
dati che vuoi prevenire il terrorismo
attacchi usano machine learning che si desidera
sostituire un presidente hmm ho un’idea
che dire se abbiamo costruito una neurale profonda
rete per quello e sapete dopo a
mentre come tutti è come pensare
la stessa domanda però nessuno osa
per chiederlo ed è esattamente ciò che è a
rete neurale e per darti ancora un po ‘
approfondimenti su quell’argomento ho fatto un breve
video quindi riguarda me che uso un neurone
rete mentre mi piace generare generosamente
dati per migliorarlo, quindi guarda questo è un
gioco si chiama estrazione veloce, naturalmente
è di Google e il mio compito è disegnare
alcune cose quindi prima di tutto il baseball
vedi cerchio sì, io vedo mirtillo oh io
so che è il baseball
molto buono quindi il prossimo è il castello, quindi guarda
questo vedo mazza da hockey o scale o
skyline oh lo so che è castello, sì, molto
bene quindi questa è l’ultima recinzione quindi
guarda questo
Vedo attrezzi
o pantaloni o faro no non è un
faro o prigione vedo i punti dispiaciuti
o swingset o camuffamento o pastelli
Vedo il forno sì
e ovviamente è anche un’altra Nova così
quello che puoi vedere qui è come due
cose diverse quindi prima di tutto che puoi
costruisci una macchina che è molto simile
potente ed è in grado di identificare il mio
disegni scadenti e in secondo luogo dopo I
disegnare qualcosa di completamente diverso il
la macchina è persa
ok così completamente perso e prima di me
ti dico come la logica dietro che io
ho portato una piccola foto con me e io
vorrei darti la possibilità di provare
naturalmente da parte tua
quindi è questo sono uno dei co-artisti
di questa bellezza ho fatto questa incorporazione
con la signorina quindi lei è la
figlia di un mio buon amico e
la domanda è cosa puoi vedere qui
quella foto molto bene
così molto bene, quindi la prima cosa che sto cercando
per è come in questa zona qui e
credici o meno ma questo è un
elefante e questo dovrebbe essere un maiale
e tu sai che questa è una carota
la domanda è perché sai che questo è
la carota va bene così perché lo sai
questa è una carota perché voglio dire che può essere
come un gatto o diciamo un orso che ci prova
attaccarti bene è perché quando tu
sono come un bambino che conosci
tua madre ti ha detto che questa è una carota
ed è arancione ed è così
forma e puoi tagliarlo a pezzi e
mangiarlo perché è come un cibo sano
è buono per te, ti rende grande
e forte e dopo un po ‘dopo di te
stanno raccogliendo più dati che significa che hai visto
un paio di più carote del tuo cervello
finalmente in grado di differenziare i gatti da
carote e questo è esattamente come il nostro
la rete neurale funziona quindi pensa al tuo
il cervello è come un’enorme rete di
diversi neuroni e sono come tutte
collegandosi tra loro va bene così tutto il
ragazzi da Google se loro se vogliono
Mi piace costruire una macchina da riconoscere
cura
ovviamente qualsiasi dato e questo è dove il
i big data entrano in gioco
quindi pensa a milioni di foto e
l’unica cosa che devi dire al
La macchina è in alcune immagini sono carote
e in altri c’è come altre cose
come tutti gli elefanti e pinguini e
taggare a lettere TEDx e così via ora di
Certo che devi trasferirli
immagini in una macchina leggibile
lingua e poi la si nutre e
allora succede qualcosa e io
chiamalo la magia intermedia e questo è
piace esattamente quando sei come te
la mamma ti sta dicendo ehi piccola amica
questa non è una carota questa è una mela
la macchina impara che in alcune immagini
c’è come una struttura specifica a
forma specifica e questa è la nostra carota
e ogni volta che si alimenta una carota
solo il neurone di uscita inferiore è come
sparando e ogni volta che vieni da mangiare
dì un elefante, allora il neurone superiore lo è
sparando e questo è così fondamentalmente che è
tutta la magia dietro le reti neurali e
Sì, la domanda è: perché questo è un tale slogan
argomento perché sono così tante persone famose
sostenendo che questo è il prossimo trilione
mercato del dollaro quindi la cosa è se tu
avere un sacco di dati che puoi costruire anche
sempre più in profondità nelle reti rurali e
quindi puoi riconoscere ancora di più
strutture complesse okay, quindi pensa a a
auto che è in grado di identificare e
reagire su come attraversare pedoni o
diciamo sono le biciclette sulla strada
di altre auto quindi questo renderà la guida
in modo più sicuro proprio questo sarà letteralmente
ridurre gli incidenti al minimo e questo
è buono per noi , è molto buono
tuttavia la funzionalità generale non lo è
cambiando quindi è ancora un’auto è ferma
qualcosa che ti porta da uno
direzione per un altro va bene così ecco
un altro esempio quindi pensa a un dottore
è come scansionare il corpo di un paziente
cercare un tumore diciamo così
il dottore ha bisogno di essere molto istruito
e ha bisogno di vedere tutte queste immagini Mr
per vedere se c’è un tumore o meno ora
puoi usare come milioni di immagini Mr
e in fondo si può insegnare una macchina per
fai esattamente lo stesso lavoro e sai
non fraintendetemi questo è davvero grande
questa è una bella tecnologia e
avendo tutti quei dati in tutto il mondo si
può fare che il problema sia reale
il problema non viene risolto, quindi non ci sono
ancora persone che soffrono di malattie
ci sono ancora persone là fuori che muoiono
dal cancro sai che stai usando
intelligenza artificiale come ogni giorno
come ogni giorno della tua vita
quindi ad esempio come il tuo telefono come il
voce la voce di Siri questo è come il
prodotto di una rete neurale o diciamo
se mai usi Google Traduttore questo è
una rete neurale e usano tutto il
dati che stai generando per migliorarlo
tuttavia rimane uno strumento da trasferire
linguaggio giusto in modo che rimanga qualcosa
che ti piace mangiare in una frase e
tradurrà la frase da simile
una lingua all’altra
quindi un’ultima affermazione per oggi e
purtroppo anche con tutti gli ADA nel
mondo non credo che possiamo costruire
rete neurale abbastanza potente a
sostituire i presidenti, tuttavia c’è speranza
Sono abbastanza sicuro che possiamo usare questo
bella tecnologia per risolvere un sacco di
problemi in futuro grazie mille
tanto
[Applausi]
[Applausi]
così dopo che ho ricevuto questa email dicendo
ti piacerebbe fare un discorso TED qui
a Friburgo ero come whoa cosa
onore, ma poi mi era come pensare
l’ argomento e tu sai che mi hanno chiesto di farlo
oggi parliamo di big data e io
era come i big data sì, questo è il mio
argomento preferito e tu sai che siamo
lavorando per alcune aziende molto grandi
e i primi incontri sono come
sempre uguale sono come hey siamo
generando queste enormi quantità di dati
per favore puoi prenderlo e risolvere tutti i nostri
problemi e sai a volte
sembra davvero che tu voglia fermarti
la povertà e la fame nel mondo sono grandi
dati che vuoi prevenire il terrorismo
attacchi usano machine learning che si desidera
sostituire un presidente hmm ho un’idea
che dire se abbiamo costruito una neurale profonda
rete per quello e sapete dopo a
mentre come tutti è come pensare
la stessa domanda però nessuno osa
per chiederlo ed è esattamente ciò che è a
rete neurale e per darti ancora un po ‘
approfondimenti su quell’argomento ho fatto un breve
video quindi riguarda me che uso un neurone
rete mentre mi piace generare generosamente
dati per migliorarlo, quindi guarda questo è un
gioco si chiama estrazione veloce, naturalmente
è di Google e il mio compito è disegnare
alcune cose quindi prima di tutto il baseball
vedi cerchio sì, io vedo mirtillo oh io
so che è il baseball
molto buono quindi il prossimo è il castello, quindi guarda
questo vedo mazza da hockey o scale o
skyline oh lo so che è castello, sì, molto
bene quindi questa è l’ultima recinzione quindi
guarda questo
Vedo attrezzi
o pantaloni o faro no non è un
faro o prigione vedo i punti dispiaciuti
o swingset o camuffamento o pastelli
Vedo il forno sì
e ovviamente è anche un’altra Nova così
quello che puoi vedere qui è come due
cose diverse quindi prima di tutto che puoi
costruisci una macchina che è molto simile
potente ed è in grado di identificare il mio
disegni scadenti e in secondo luogo dopo I
disegnare qualcosa di completamente diverso il
la macchina è persa
ok così completamente perso e prima di me
ti dico come la logica dietro che io
ho portato una piccola foto con me e io
vorrei darti la possibilità di provare
naturalmente da parte tua
quindi è questo sono uno dei co-artisti
di questa bellezza ho fatto questa incorporazione
con la signorina quindi lei è la
figlia di un mio buon amico e
la domanda è cosa puoi vedere qui
quella foto molto bene
così molto bene, quindi la prima cosa che sto cercando
per è come in questa zona qui e
credici o meno ma questo è un
elefante e questo dovrebbe essere un maiale
e tu sai che questa è una carota
la domanda è perché sai che questo è
la carota va bene così perché lo sai
questa è una carota perché voglio dire che può essere
come un gatto o diciamo un orso che ci prova
attaccarti bene è perché quando tu
sono come un bambino che conosci
tua madre ti ha detto che questa è una carota
ed è arancione ed è così
forma e puoi tagliarlo a pezzi e
mangiarlo perché è come un cibo sano
è buono per te, ti rende grande
e forte e dopo un po ‘dopo di te
stanno raccogliendo più dati che significa che hai visto
un paio di più carote del tuo cervello
finalmente in grado di differenziare i gatti da
carote e questo è esattamente come il nostro
la rete neurale funziona quindi pensa al tuo
il cervello è come un’enorme rete di
diversi neuroni e sono come tutte
collegandosi tra loro va bene così tutto il
ragazzi da Google se loro se vogliono
Mi piace costruire una macchina da riconoscere
cura
ovviamente qualsiasi dato e questo è dove il
i big data entrano in gioco
quindi pensa a milioni di foto e
l’unica cosa che devi dire al
La macchina è in alcune immagini sono carote
e in altri c’è come altre cose
come tutti gli elefanti e pinguini e
taggare a lettere TEDx e così via ora di
Certo che devi trasferirli
immagini in una macchina leggibile
lingua e poi la si nutre e
allora succede qualcosa e io
chiamalo la magia intermedia e questo è
piace esattamente quando sei come te
la mamma ti sta dicendo ehi piccola amica
questa non è una carota questa è una mela
la macchina impara che in alcune immagini
c’è come una struttura specifica a
forma specifica e questa è la nostra carota
e ogni volta che si alimenta una carota
solo il neurone di uscita inferiore è come
sparando e ogni volta che vieni da mangiare
dì un elefante, allora il neurone superiore lo è
sparando e questo è così fondamentalmente che è
tutta la magia dietro le reti neurali e
Sì, la domanda è: perché questo è un tale slogan
argomento perché sono così tante persone famose
sostenendo che questo è il prossimo trilione
mercato del dollaro quindi la cosa è se tu
avere un sacco di dati che puoi costruire anche
sempre più in profondità nelle reti rurali e
quindi puoi riconoscere ancora di più
strutture complesse okay, quindi pensa a a
auto che è in grado di identificare e
reagire su come attraversare pedoni o
diciamo sono le biciclette sulla strada
di altre auto quindi questo renderà la guida
in modo più sicuro proprio questo sarà letteralmente
ridurre gli incidenti al minimo e questo
è buono per noi , è molto buono
tuttavia la funzionalità generale non lo è
cambiando quindi è ancora un’auto è ferma
qualcosa che ti porta da uno
direzione per un altro va bene così ecco
un altro esempio quindi pensa a un dottore
è come scansionare il corpo di un paziente
cercare un tumore diciamo così
il dottore ha bisogno di essere molto istruito
e ha bisogno di vedere tutte queste immagini Mr
per vedere se c’è un tumore o meno ora
puoi usare come milioni di immagini Mr
e in fondo si può insegnare una macchina per
fai esattamente lo stesso lavoro e sai
non fraintendetemi questo è davvero grande
questa è una bella tecnologia e
avendo tutti quei dati in tutto il mondo si
può fare che il problema sia reale
il problema non viene risolto, quindi non ci sono
ancora persone che soffrono di malattie
ci sono ancora persone là fuori che muoiono
dal cancro sai che stai usando
intelligenza artificiale come ogni giorno
come ogni giorno della tua vita
quindi ad esempio come il tuo telefono come il
voce la voce di Siri questo è come il
prodotto di una rete neurale o diciamo
se mai usi Google Traduttore questo è
una rete neurale e usano tutto il
dati che stai generando per migliorarlo
tuttavia rimane uno strumento da trasferire
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purtroppo anche con tutti gli ADA nel
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sostituire i presidenti, tuttavia c’è speranza
Sono abbastanza sicuro che possiamo usare questo
bella tecnologia per risolvere un sacco di
problemi in futuro grazie mille
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[Applausi]
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