面向开发者的2018年AI趋势分析
在2017年有些人工智能的技术已经变得非常成熟,并已做好了大规模应用的准备。这就是本文将要讨论的问题---介绍当前的工作中能够使用的技术,或者能基于哪些技术来构建自己的创业公司。例如,您可以看到时间序列分析,因为在时间信号处理中,深度学习正在迅速取代以前的技术。但是在这你看不到强化学习,即使它更酷,但依我拙见,它现在还不能用于工业应用。但,它是一个非常具有研究价值的领域。
我将在三篇系列文章中,分别从人工智能研究员、应用机器学习开发人员和普通人三个不同的观点出发,分享我对未来一年在人工智能领域将会发生什么的观点。
生成对抗网络(GANs)
之前我对几年前创建的生成对抗网络保持非常怀疑的态度,即使它这几年进步巨大,尤其在读完数学文章后更加怀疑GAN是否真的了解分布。但是今年这种情况发生了一些变化,首先是新的有趣的架构(如CycleGAN)