第235章 板上钉钉的收购(中) (第1/6页)

    在这种情况下，往往我们只要了解人是如何处理问题的。

    就能理解机器学习处理问题的思路或者说是方式。

    通常我们在学习东西的时候。

    或许我们的初衷是想着是将所有想学的内容一次性学懂学精。

    但因为学习时间有限、学业任务繁多或者其余各种各样的客观要素。

    实际学习的时候是很难将所有的知识的学得一步到位的。

    在这种情况下，一些擅于学习的人是怎么学习的呢？

    这些人在进行学习时可能采用的做法是先将想学的知识的共性内容搞懂。

    而后再花时间放在一些那些“疑难杂症”上。

    虽然这种做法似乎是有点“偷懒”。

    但人类一多半的智慧结晶都是因为偷懒才出现的。

    不可否认这种看似偷懒的学习方式充满智慧。

    至少从效率角度衡量的话，这种方式很值得称赞。

    毕竟除了像医学等极其特殊的学科之外。

    大部分领域所涉及到的知识，80%都是能够找出共性的。

    在找到共性之后，再去解决另外的20%复杂知识。

    这无疑是一种比较省力的思维。

    在自然语言处理这个机器学习的典型方向引入预训练。

    无疑等同于将部分优秀学生在学习中会用到的一种特殊的技巧“移植”过来。

    这种思路很巧妙。

    可为什么这种很巧妙的思路以前却没人尝试过呢？

    伊芙·卡莉觉得未必是没人想过这方面。

    但别人却无一例外的失败了。

    涉及到知识的汲取，或许绝大多数人也知道先将80%有共性的知识搞定再搞定另外的20%可以省力。

    但从过