鄰近春節你為何打不到車概率論來幫忙

2019-04-30 23:51:41 来源: 日照信息港

大數據文摘字幕組作品

马斯克已让他的Tesla跑车飞上了天,但是地面上想打车的你,可能会发现随着春节的临近,越来越难呼唤到一辆车了。

加班需谨慎

要说打车,Uber是世界上的打车软件之一。Uber必须不停地匹配搭车者和司机,并使他们能尽可能快地抵达目的地。这个简单的任务的每一步都需要优化,比如决定路径、到达时间……

但是,现实世界充满了不确定性。雨雪啦,事故啦,很多事件的发生都可能影响车辆的供需。

许多目前的机器学习模型还是基于确定性的,但是现实世界的数据基本都是不完整的,或者某种意义上不完善的。这样一来,在做预测(比如预测车辆供需)的时候,概率论就很有用武之地了。

贝叶斯推断能让我们在预测之前对现实世界有一个先验假设,并且能基于观测不断更新模型。

不久前,为了更好地适应现实世界的不确定性,Uber的团队开源了一种编程语言Pyro。Pyro是一种概率语言,使用Python和PyTorch构建。我们可以通过它,建立一个既可以扩大也十分高效的贝叶斯深度学习模型。

编程语言那么多,为什么恰恰还要开发一种?

因为这种语言能适应不确定性建模——对于模型中两次同样的输入值,可能会有两个不同的结果。在传统的编程语言中使用概率简直太难了,几率只能存在于晦涩的子程序中。与之相对的是,Pyro将概率散布作为编程的核心。Pyro程序的基本单位是随机函数,它帮助我们明确地计算给定输入的输出概率。

Pyro的问世,能否缓解打车难的问题呢?

今天,就让我们一起来看看YouTube红小哥Siraj Raval的视频:Uber Pyro概率编程入门。他将解释Pyro的原理和用途,还将实际应用一个天气数据的案例。视频附有代码,可以跟随一起练手哦。

时长8分钟

附有中文字幕

点击观看

Pyro是由Uber的人工智能实验室开源的。这个实验室来头也不一般,它开始是Uber收购的一家创业公司Geometric Intelligence,这家公司的创始人是纽约大学教授Gary Marcus,不过他加入几个月后就退出了。对,就是那个挑起了对深度学习前景的质疑、引发Yann LeCun等各界AI人士论战的那个Gary Marcus。 (⊙ˍ⊙)

还不知道大佬们的互怼经过?可以点击下面的文章查看:

Marcus10大理由质疑深度学习?LeCun说大部分错了

Gary Marcus再发万字长文,列14个QA回应机器学习批判言论

除预测几小时后的打车需求和车辆供给,Pyro也被Uber用来做财务预算,它可以预测接下来几周的财务数据。同时,Uber的其他业务条线也在利用Pyro,比如Uber Eats用它来预测食品的准备和运输时间;它也为无人车部门的工作做出了贡献。

Σ(゚д゚lll)原来Uber搞出了这么利害的东西!

你猜Uber和Tesla的车谁能先飞起来?(被火箭带上外太空的不算)

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