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《深度學習》:機器學習的崛起
2019年01月25日 

  

  

  《深度學習:智能時代的核心驅動力量》  〔美〕特倫斯·謝諾夫斯基 著

  中信出版集團  2019.2

  

  不久之前,人們還常說,計算機視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來,這句話要改寫了。計算機不僅能和大多數成年人一樣識別圖片中的物體,在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16歲的青少年。更神奇的是,如今的計算機不再是被動按照指令識別和駕駛,而是像自然界的生命由數百萬年前開始進化那樣,自主地從經驗中學習。是數據的井噴促成了這一技術進步。如果說數據是新時代的石油,那么學習算法就是從中提取信息的煉油廠;信息積累成知識;知識深化成理解;理解演變為智慧。歡迎來到深度學習的新世界。

  深度學習是機器學習的一個分支,它根植于數學、計算機科學和神經科學。深度網絡從數據中學習,就像嬰兒了解周圍世界那樣從睜開眼睛開始,慢慢獲得駕馭新環境所需的技能。深度學習的起源可以追溯到20世紀50年代人工智能的誕生。關于如何構建人工智能,當時存在兩種不同的觀點:一種觀點主張基于邏輯和計算機程序,曾主宰人工智能的研究和應用數十年;另一種觀點則主張直接從數據中學習,經歷了更長時間的摸索才逐漸成熟。

  20世紀,計算機技術還不夠成熟,而且按照現在的標準,數據存儲成本十分高昂,用邏輯程序來解決問題更加高效。熟練的程序員需要為每個不同的問題編寫不同的程序,問題越大,相應的程序也就越復雜。如今,計算機能力日趨強大,數據資源也變得龐大且豐富,使用學習算法解決問題比以前更快、更準確,也更高效。此外,同樣的學習算法還能用來解決許多不同的難題,這遠比為每個問題編寫不同的程序更加節省人力。

  

作者:〔美〕特倫斯·謝諾夫斯基  來源:中國全民閱讀網  發布時間:2019年1月25日



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