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谷歌大數(shù)據(jù)重要性 靈魂人物起關鍵作用
2014-12-15
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谷歌大數(shù)據(jù)重要性 靈魂人物起關鍵作用


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絡公司，但實際上它已經成為利用數(shù)據(jù)進行創(chuàng)新方面的領導者，且這一領導地位自其成立開始，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、趨勢等產品將不復存在。但是數(shù)據(jù)本身創(chuàng)造不出偉大的產品，這些產品能夠快速穩(wěn)定的運行，最終需要獲得更多的智能。通過基礎架構和系統(tǒng)設計使之成為可能，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)的機器學習系統(tǒng)是其成功的關鍵因素。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
 
“我們建立和訓練的模型與Jeff Dean和Andrew Ng的大規(guī)模神經網絡模型及其相似，當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練包含更大數(shù)據(jù)量的超大規(guī)模的神經網絡成為可能。十年前，即使只在單一的圖片上運行神經網絡，都會因為過于復雜而面臨巨大挑戰(zhàn)，現(xiàn)如今這些神經網絡可以運行在數(shù)十億張圖片上。
 
其次，新的訓練技術使用于圖片識別的大規(guī)模深層神經網絡成為可能。當然，谷歌有一個訓練大規(guī)模神經網絡的系統(tǒng)，也是由Jeff Dean設計的。谷歌的系統(tǒng)甚至可以識別失焦圖片里的花。
 
從技術角度看，Jeff Dean是網絡產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全球分布式事務型數(shù)據(jù)庫產品，其中BigTable成為Cassandra、HBase和美國國家安全局的Accumulo等NoSQL產品創(chuàng)立的基礎。
 
當你接觸到大數(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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