
谷歌大數(shù)據(jù)重要性 靈魂人物起關(guān)鍵作用
如果有人問“誰將成為谷歌的大數(shù)據(jù)?”,唯一可以接受的答案是“谷歌是谷歌的大數(shù)據(jù)”。沒錯,谷歌表面看起來是一家網(wǎng)絡(luò)公司,但實際上它已經(jīng)成為利用數(shù)據(jù)進行創(chuàng)新方面的領(lǐng)導(dǎo)者,且這一領(lǐng)導(dǎo)地位自其成立開始,從未顯示出任何放緩的跡象。
如果沒有數(shù)據(jù),谷歌的搜索、廣告、翻譯、播放音樂、圖形搜索、趨勢等產(chǎn)品將不復(fù)存在。但是數(shù)據(jù)本身創(chuàng)造不出偉大的產(chǎn)品,這些產(chǎn)品能夠快速穩(wěn)定的運行,最終需要獲得更多的智能。通過基礎(chǔ)架構(gòu)和系統(tǒng)設(shè)計使之成為可能,這是谷歌真正的價值。
本月初,谷歌再次印證了這一點。他們在博客中解釋了如何讓用戶更好的搜索照片,基于這一目的,谷歌在系統(tǒng)中建立了很多創(chuàng)新模型。在此之前,谷歌的圖片搜索頗受好評,專業(yè)的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是其成功的關(guān)鍵因素。毫無疑問,這又是Jeff Dean的杰作。谷歌在與ImageNet的競爭中找到了方法,以下是谷歌在博客中的描述:
▲Jeff Dean
“我們建立和訓(xùn)練的模型與Jeff Dean和Andrew Ng的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其相似,當(dāng)我們評估這些模型時令人印象深刻。在測試過程中,我們發(fā)現(xiàn)與其他方法相比,這一模型的平均精度提高一倍以上?!?/span>
谷歌圖片搜索為什么會取得現(xiàn)在的成功呢?區(qū)別在于計算機和算法都有明顯改善。首先,更大型和更高速的計算機使訓(xùn)練包含更大數(shù)據(jù)量的超大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為可能。十年前,即使只在單一的圖片上運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),都會因為過于復(fù)雜而面臨巨大挑戰(zhàn),現(xiàn)如今這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以運行在數(shù)十億張圖片上。
其次,新的訓(xùn)練技術(shù)使用于圖片識別的大規(guī)模深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為可能。當(dāng)然,谷歌有一個訓(xùn)練大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng),也是由Jeff Dean設(shè)計的。谷歌的系統(tǒng)甚至可以識別失焦圖片里的花。
從技術(shù)角度看,Jeff Dean是網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的短暫歷史中最重要的人物之一,他參與創(chuàng)建了谷歌原始搜索引擎的底層并行處理引擎——MapReduce,并且是對Hadoop產(chǎn)生起直接影響作用的MapReduce論文的首席作者。Jeff Dean在創(chuàng)建谷歌其他關(guān)鍵系統(tǒng)的過程中同樣扮演著重要的角色,例如BigTable分布式數(shù)據(jù)存儲和Spanner全球分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,其中BigTable成為Cassandra、HBase和美國國家安全局的Accumulo等NoSQL產(chǎn)品創(chuàng)立的基礎(chǔ)。
當(dāng)你接觸到大數(shù)據(jù)和web大規(guī)模系統(tǒng)時,就會了解到Jeff Dean的工作像是一個水晶球。Hadoop的創(chuàng)始人Doug Cutting就曾表示,要想知道Hadoop的未來就看看現(xiàn)在的谷歌,“谷歌通過大量技術(shù)論文傳遞最新資訊,因此我們可以從中看到什么是未來?!?/span>
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