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By 超神經(jīng) 按照 AI 現(xiàn)在發(fā)展的態(tài)勢(shì)，應(yīng)該是計(jì)劃先取代送貨員，再取代駕駛員，接著取代前臺(tái)、保安、售票員等等。最后總有一天會(huì)把魔爪伸向一手打造他們的工程師，不過(guò)在這一天來(lái)臨之前，AI 計(jì)劃先和程序員們搞好關(guān)系，做一個(gè)助理。 在不久前，Kite 還獲得了 Trith Ventures 的 1700 萬(wàn)美元的 A 輪融資，而且 GitHub 和 Dropbox 的首席執(zhí)行官都參與了投資。 用 AI 和 ML 把寫(xiě)代碼變得輕松 最早，Kite 可沒(méi)想過(guò)要替代掉程序員，而是覺(jué)得花費(fèi)時(shí)間閱讀文檔，搜索各種各樣的代碼示例實(shí)在是太費(fèi)勁了， Kite 想更好地解決這個(gè)問(wèn)題。  「我們的使命就是利用 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的最新成果，把寫(xiě)代碼這個(gè)過(guò)程變的快樂(lè)和輕松 ?！?/em>Kite 公司始人兼首席執(zhí)行官 Adam Smith 在采訪時(shí)表示，「使用 Kite ，開(kāi)發(fā)人員可以把在網(wǎng)上搜索代碼或資料的工夫省下來(lái)，而把精力放在下一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)上?！?/em> 懷著這樣的初衷，Kite 公司開(kāi)發(fā)了這款產(chǎn)品，它是一個(gè)本地應(yīng)用插件，支持 Windows 和 macOS 系統(tǒng)，最早在 2016 年推出，如今功能越來(lái)越完善，也受到了更多人的喜愛(ài)。 簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是利用 AI 技術(shù)幫助程序員在寫(xiě)代碼時(shí)獲得更好的體驗(yàn)，初學(xué)者也能通過(guò)這個(gè)工具，更快的開(kāi)啟 coding 之路。 同樣的代碼片段，傳統(tǒng)方式需要敲鍵 102 次， 使用 Kite 則需要 54 次敲鍵 目前 Kite 已經(jīng)與Atom，VS Code，Sublime Text，PyCharm，IntelliJ 和 Vim 集成，全球有超過(guò) 3 萬(wàn)名 Python 開(kāi)發(fā)人員使用 Kite 。 對(duì)了，目前 Kite 只支持 Python。 Kite 不僅是「自動(dòng)補(bǔ)全」 Kite 允許用戶(hù)通過(guò)點(diǎn)擊完成代碼補(bǔ)充，或者函數(shù)調(diào)用，大大縮減了需要跳出去尋找資料的過(guò)程。 這個(gè)功能與自動(dòng)補(bǔ)全類(lèi)似，Kite 會(huì)在您輸入實(shí)時(shí)建議時(shí)提供相關(guān)的代碼段。和自動(dòng)補(bǔ)全不同的是， Kite 最重要的功能，被稱(chēng)為「代碼全行完成」。 傳統(tǒng)的代碼補(bǔ)全功能只是幫助你一次一個(gè)代碼單詞，但 Kite 將這項(xiàng)輔助功能做到了業(yè)內(nèi)頂尖水平，它可以預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)輸入的代碼語(yǔ)句，甚至有時(shí)候會(huì)提供給一句完整的代碼行。 需要的文檔和代碼示例可以實(shí)時(shí)查詢(xún) 這得益于他們自己研發(fā)的類(lèi)型推斷引擎（ type inference engine ），Kite 使用來(lái)自 GitHub 上高星程序員的數(shù)千種公開(kāi)代碼源，來(lái)訓(xùn)練其機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用到了靜態(tài)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的智能推薦功能。 在使用時(shí)，Kite 會(huì)檢索用戶(hù)的代碼，整個(gè)項(xiàng)目的代碼，以及在網(wǎng)絡(luò)上公開(kāi)的代碼資源 （如 GitHub 和 StackOverflow ），然后根據(jù)上下文和使用頻率實(shí)現(xiàn)智能推薦。而顯示的順序也是根據(jù)用戶(hù)的習(xí)慣列出最優(yōu)推薦。 而它的使用也很簡(jiǎn)單，就是在你輸入時(shí)提供包含這些字母的包，這些包的類(lèi)型有方法，使用文檔，和示例代碼等。   Kite 新統(tǒng)計(jì)模型了解變量名稱(chēng)，類(lèi)型和結(jié)構(gòu)上下文 Kite 的終極目標(biāo) Kite 在發(fā)布之初，考慮放在云端，是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為云端處理優(yōu)勢(shì)明顯。但沒(méi)有預(yù)計(jì)到的是，隱私和安全問(wèn)題對(duì)使用者的是很關(guān)心的事情。  經(jīng)過(guò)幾年看到用戶(hù)如何與 Kite 互動(dòng)，他們最終做出了調(diào)整，他們的 CEO 也總結(jié)了如下的優(yōu)勢(shì)： 1.延遲低。首先，低延遲完成對(duì) Kite 體驗(yàn)至關(guān)重要。無(wú)論是在線上還是本地運(yùn)行時(shí)，無(wú)論互聯(lián)網(wǎng)連接如何，Kite 都能以極快的速度運(yùn)行。 2.實(shí)現(xiàn)本地高性能任務(wù)。通過(guò)對(duì) Python 分析引擎和 AI 模型的一些優(yōu)化后，Kite 已經(jīng)能在桌面設(shè)置中使用。 3.安全和隱私的重要性。提高安全性和隱私始終是對(duì)的，也是最重要的，許多用戶(hù)都在擔(dān)心代碼放到云端這件事，Kite 現(xiàn)在已經(jīng)做出了改進(jìn)，做出了最好的預(yù)防措施，現(xiàn)在允許用戶(hù)保留自己的代碼庫(kù)。  盡管全球工程師人數(shù)大幅增加，卻依然滿(mǎn)足不了日益增長(zhǎng)的需求，不過(guò)類(lèi)似 Kite 這類(lèi)智能輔助的工具還不多，功能上還有很大的提升空間。 完成了新融資的 Kite 還有很長(zhǎng)的路要走，比如今年，他們希望能盡快實(shí)現(xiàn) Linux 版本的支持，開(kāi)發(fā)出支持更多語(yǔ)言的版本。 雖然距離徹底取代程序員這一終極目的，現(xiàn)在看起來(lái)還遙不可及。 但可以想象，一直在學(xué)習(xí)全球最優(yōu)質(zhì)代碼寫(xiě)作方式的 Kite ，總有一天，有機(jī)會(huì)先超過(guò)那些效率不高，代碼不夠整潔的程序員。 分享給你覺(jué)得第一批會(huì)被取代的程序員，讓他們?cè)谶@個(gè)新年里瑟瑟發(fā)抖吧。
超神經(jīng)百科 增益率 Gain ratio 增益率在機(jī)器學(xué)習(xí)中一般指信息增益率，表示節(jié)點(diǎn)的信息與節(jié)點(diǎn)分裂信息度量的比值。增益率常作為屬性選擇的一個(gè)方法。另外兩種常見(jiàn)的方式是信息增益和基尼指數(shù)。 增益率的公式是：
一般取增益率最大的屬性作為最佳分裂屬性。如果一個(gè)屬性的取值很多，那么 SplitInfoR(D) 會(huì)大，從而使 GainRatio(R) 變小。不過(guò)增益比率也有缺點(diǎn)，SplitInfo(D) 可能取 0 ，此時(shí)沒(méi)有計(jì)算意義； 且當(dāng) SplitInfo(D) 趨向于 0 時(shí)，GainRatio(R) 的值變得不可信，改進(jìn)的措施就是在分母加一個(gè)平滑，這里加一個(gè)所有分裂信息的平均值：
歷史文章（點(diǎn)擊圖片閱讀）  回顧 2018 最 6 的 6 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目 對(duì) 2018 年 AI 發(fā)展預(yù)言全中后， 他們立下了 2019 的 Flag 今年兩百多場(chǎng)計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議，你 Pick 誰(shuí)？ |
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來(lái)自： 西北望msm66g9f > 《編程》
