現在、世界の道路網の35%をマッピングしています。ここでは、@Hivemapperを構築する際に内部で生活するマッピングの6つの原則を紹介します。 1. 細部への抜本的なこだわり 2. データの正確性...大規模に 3. インテリジェンスをエッジに押し上げる 4. 機械>人間 5. 確率論的コンセンサスは常にルールベースに勝る 6. スケーラブルな基盤と狭い焦点から始める (もちろん、パッシブマッピングが唯一の方法です) これらのいくつかにいくつかの追加メモがあります。 大規模なデータは容赦ありません 92%の精度は、10Mのユニークなオブジェクトをマッピングするまでは良好に聞こえます。これは 800K の間違った機能です。95%でも500Kのエラーです。優れたマップを作成するには、>98% の精度が必要です。 インテリジェンスをエッジにプッシュ そうしないと破産するでしょう。それはとても簡単です。これには他にも正当な理由がありますが、それが主な理由です。 確率論的コンセンサスは常にルールベースに勝る 「X の場合は Y」は現実世界では失敗します。すべてのルールには、千の例外があります。世界は手動のロジックツリーには混沌としすぎます。 QAのためのAI>人間 人間は飽きる。彼らは何かを見逃しています。それらを管理するとコストがかかります。AI はより速く、より一貫性があり、日々改善されています。 スケーラブルな基盤>派手さ 狭くて退屈な製品から始めて、基盤が拡張されれば勝ちます。真のレバレッジは、使用に応じて学習し、改善するシステムから生まれます。 Hivemapperコミュニティ全体に心から感謝します。 やるべきことはまだたくさんありますが、コアは機能しています。