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《深度学习》:机器学习的崛起
2019年01月25日 

  

  

  《深度学习:智能时代的核心驱动力量》  〔美〕特伦斯·谢诺夫斯基 著

  中信出版集团  2019.2

  

  不久之前,人们还常说,计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来,这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体,在马路上驾驶汽车的安全性还高过16岁的青少年。更神奇的是,如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶,而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样,自主地从经验中学习。是数据的井喷促成了这一技术进步。如果说数据是新时代的石油,那么学习算法就是从中提取信息的炼油厂;信息积累成知识;知识深化成理解;理解演变为智慧。欢迎来到深度学习的新世界。

  深度学习是机器学习的一个分支,它根植于数学、计算机科学和神经科学。深度网络从数据中学习,就像婴儿了解周围世界那样从睁开眼睛开始,慢慢获得驾驭新环境所需的技能。深度学习的起源可以追溯到20世纪50年代人工智能的诞生。关于如何构建人工智能,当时存在两种不同的观点:一种观点主张基于逻辑和计算机程序,曾主宰人工智能的研究和应用数十年;另一种观点则主张直接从数据中学习,经历了更长时间的摸索才逐渐成熟。

  20世纪,计算机技术还不够成熟,而且按照现在的标准,数据存储成本十分高昂,用逻辑程序来解决问题更加高效。熟练的程序员需要为每个不同的问题编写不同的程序,问题越大,相应的程序也就越复杂。如今,计算机能力日趋强大,数据资源也变得庞大且丰富,使用学习算法解决问题比以前更快、更准确,也更高效。此外,同样的学习算法还能用来解决许多不同的难题,这远比为每个问题编写不同的程序更加节省人力。

  

作者:〔美〕特伦斯·谢诺夫斯基  来源:中国全民阅读网  发布时间:2019年1月25日