“你好，林先生。”他浅笑着和林寒握手。
“高中的时候，我自学完成了几门汇编说话，并打仗了机器学习的一些内容。”
比如说，青林县气象监测站给出的本地气温是25.0℃，同时在他的中级气象权限感知中，某些地区的气暖和青林县气象监测站的气温一毛一样。
“起首我们有省气象局的支撑，包含一部分离艺，以及全数的气象监测数据。”
楼秉诚一怔，随即笑着取出条记本电脑：“我略微给你演示一下吧。”
详细切确的数据对于机器学习而言，就比如是经历值一样，能够让它们敏捷生长、成熟。
究竟上，从图灵制造的第一台计算机，到冯诺依曼在曼哈顿打算中制造的结构成熟的“埃尼阿克”计算机，再到第一台小我电脑的问世，直至明天，关于野生智能的会商就向来没有停歇过。
楼秉诚持续说道：“最开端的代码是我在初中毕业的暑假时写的，那些代码很粗糙，也谈不上机器学习，只能说是有些简朴的对应干系。”
楼秉诚点头：“阿谁是我初中时萌发的动机……”
林寒笑道：“在各地省内，气象局的数据还是非常详细的。何况我们另有第二个上风，就是我们能够通过某分外渠道，获得非常详确的气象监测数据。”
林寒这才想起来，这位楼博士在高中时候就收到了谷歌公司的聘书，不过被他以“学习首要”给直接推让掉了。
但这个过程需求林寒本人亲身完成，每一幅气象图，就意味着需求成千上万次的填涂，一次1s的话，半途完整不打小差，一幅图也需求起码一两个小时的时候。
底子启事在于，明天人类把握的数据，远远超越几十年前，特别是互联网出世今后，环球的数据总量闪现出爆炸性的增加趋势。
短期内供应一些还行，倘如果耐久稳定供应，就算林寒身材是铁打的，也迟早得被掏空。
不过近些年来，野生智能的热度敏捷上升，乃至于到“阿法狗”如许的红遍环球，红到发紫。
看别人在本身的专业范畴装逼，这类感受一点都不好。
初中……
那么他便能够将这些地区的气温，同步标为25.0℃，操纵过程近似画图软件中的“填涂”。
他停顿了一下：“我的首要研讨方向，是机器学习和大数据，和蔼象办事的计算机利用确切非常符合，并且也独立写过一些相干东西……”
毕竟人脑是从地球上第一个生命，颠末几十亿年的退化演变生长出来的，而电脑的出世连一百年都不到，毕竟图样……
机器学习属于当代野生智能范畴的最核心内容，前不久火遍全天下的“阿法狗”，就是以它为根基道理的。
“大型计算机？这但是一笔不菲的投入。”
但贰内心清楚，这类超详细的气象图，用不了太多，便能够让相干软件的瞻望精确率大幅度进步。
目前为止，环球数据的总储存量已经达到25ZB，约莫相称于25万亿GB。
“高二的时候在微软公司有过一段时候的练习，从Alex・Kipman博士那体味了一些计算图形学，高三看了Jeff・Dean院士的关于漫衍式体系的论文，对我开导很大……”
“阿谁……楼博士，你就说一下晴雨摹拟器现在的环境吧。”
林寒说道：“一台大型机还是需求的，今后还会更多。”
楼秉诚一怔：“分外的渠道？有多详细？”
乃至如果他情愿，气象图就是详细到每平方米、每平方尺的范围，也何尝不成。
如此一来，就相称于分外多了成千上万个气象监测站，数据的详细度必定大大晋升。