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Andrew Ng acabou de revelar porque as empresas de IA que estão a investir mais computação no problema vão perder.
O vencedor da corrida da inteligência não usará a maior computação.
Eles vão desperdiçar o menos.
Ng: “A maior parte dos seus dados de alta dimensão está numa subespaço de dimensão inferior. É apenas um fato da vida.”
Aqui está o que isso significa na prática.
Você tem um conjunto de dados de 10.000 dimensões.
Cada dimensão arrastada através de cada cálculo.
Cada ciclo de treinamento carregando peso morto que o modelo nunca usará.
Ng: “Você está carregando esses exemplos de 10.000 dimensões durante todo o seu processo de treinamento.”
Esse inchaço não é apenas ineficiente.
É um imposto sobre cada computação que você executa.
Largura de banda de memória. Largura de banda de rede. Velocidade computacional.
Tudo isso consumido por dimensões que não contribuem em nada para a inteligência.
Elas contribuem com ruído.
A percepção que separa os arquitetos da corrida armamentista: aquele conjunto de dados de 10.000 dimensões é quase inteiramente capturado por um subespaço muito menor.
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