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    這下輪到馬天沉默了，他沒想到國內這么菜。這國內除了他落后國外有點多啊，人家都上傳到算法落地的地步，國內還是剛起步研究。

    鄭石見看到馬天沉默，也是終于忍不住問出了自己的疑惑：“馬總，我想問一下，你是怎么一下子就跨越這么多的技術，達到99%準確率的？”

    不是他不相信馬天，而是確實有點離譜。技術是要一代一代積累的，哪有那么容易一步登天。

    他不知道馬天是個掛逼，lv3的數學已經把最終版的人臉識別算法差不多送到了馬天腦子里，馬天稍微看著人臉圖片一聯想就能寫出來。

    “因為我用到的技術為深度學習，或者稱為神經網絡！”馬天回答道。

    深度學習很多搞ai的人都不陌生，它是一個復雜的機器學習算法，在語言和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前的技術。

    簡而言之，它就像賦予機器人類的神經網絡一樣，具有學習和總結的能力。比如對一個人臉圖片，它可以讓機器像人一樣分為三層來加快識別。

    我們正常人識別一個人臉，首先看五官對吧，其次可能看頭發、皮膚皺紋，最后通過頭部以下身體來判斷是不是人臉。

    機器利用多層神經網絡來深度學習，也可以大致具備這樣的能力。

    “你難道說的是2006年機器學習大師、多倫多教授基爾夫里發表在《科學》期刊上的嗎？”鄭石見問道。

    馬天點了點頭，也是沒想到國外已經提出了機器學習這個概念了，但是在鄭石見面前，他肯定得裝作知道這篇論文的事情。

    倒是鄭石見知道的有點多啊，看來確實對人臉識別技術研究頗深。馬天心想。

    鄭石見沉默了，原來問題在這。歸根結底還是他們漢旺研究的少了，國外那么多技術發表都沒仔細研究。

    想到這，鄭石見不由感激得看向了馬天，起碼馬天指出了一條正確的道路來追趕。

    “謝謝馬總的告知，如果不是伱的提醒，我們還要走許多彎路！”鄭石見真心說道。

    馬天笑了笑，沒有多說，不是他看不起鄭石見他們，而是國外創始人現在也才對機器學習剛起步。

    他不認為他今天的提示，鄭石見回去就能有個大的突破。

    看著鄭石見興奮得離去，馬天也是露出了意味深長的微笑。
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