[译]深度学习：模仿人脑还是完善应用-低调大师

[译]深度学习：模仿人脑还是完善应用

2017-05-01 670

近期，机器学习领域专家们关于深度学习的一些言论引起了极大的轰动。同时，关于深度学习的开创性和整体架构也在学术界引发了相当的讨论。伴随着人工智能开始进入进一步开发应用阶段，人们意识到它的成功与否完全取决于其实用性。

星期二，我和IBM沃森研究中心的副总裁John Gordon先生有过一次半个小时的专访。在专访中，Gordon先生从始至终都不认可人们对人工智能系统“沃森”的预期和它实际能做什么之间存在相当的差距。虽然在我和Gordon先生之间存在必然的误解，但很明确的一点是：Gordon先生相当看重下面一点的积极作用——学习和使用“沃森”系统的软件和云接口是一件相当容易和愉快的事。它对开发和完善新的应用有着巨大的帮助。

Gordon先生的观点最初让我很不解，但是，当我深入思考之后，我开始接受他的观点。正如Gordon先生所述，在不久之前，

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众说纷纭,机器学习究竟是什么

所谓数据科学家，是指那些能够利用最合适的工具与方法完成自身工作的专业人士。最出色的数据科学家能够将自己完整的知识集与模式发现方案充分利用于统计分析工作当中。我们应该如何对科学技术数据的积累总和进行查阅？通常来讲，这要用到所谓“高级分析”机制。这句话在表述上故意显得比较模糊，其核心在于将一切技术手段纳入其中——包括统计分析、数据挖掘、可预测模型、自然语言处理以及支持向量机等等。在一般人的印象中，“数据挖掘”的涵盖范围很广、大部分相关工作似乎都能划归其下，包括对于隐私侵犯的关注以及应用程序监控等等。不过在我看来，这相当于所有能在空中飞翔的鸟类都称为“秃鹫”——明显并不准确。究其原因，数据挖掘的指向对象为结构化数据，这类方案通常会涉及到具体的技术机制，例如回归分析、决策树等等，而且一般不会被用于对非结构化数据进行内容分析。与之类似“机器

2017-05-02

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本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第1章，第1.1节，作者李玉鑑张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。第1章概述如何让机器从经验中学习长期以来都是哲学界和科学界的研究目标之一。学习能力对人类智能的形成和发展无疑起着至关重要的作用，而机器学习的研究显然有助于提高人工智能的水平。从原始的输入数据到产生意义的理解过程往往需要经过许多不同层次的信息处理、转换、表达和抽象，如果涉及的层次较深，深度学习的模型和方法就可能发挥重要作用。本章主要勾画深度学习的起源和发展、特点和优势、模型和算法。 1.1深度学习的起源和发展作为一种实现人工智能的强大技术，深度学习（deep learning）已经在手写数字识别、维数约简、语音识别、图像理解、机器翻译、蛋白结构预测和情感识别等各个方面获得了广泛应用［

2017-05-02

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