Machine Learning 5 年之内能做到什么?
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作者:华生之友 (等级:5 - 略有小成,发帖:4366) 发表:2017-10-16 16:06:22  15楼 
研究过ML技术目前来说,理论上还是没啥进步,算法在七八十年代就有了,只是在原有基础上作了各种优化,计算能力的提高以及大规模数据的采集,使得机器学习成为可能,目前的主流算法只能是对历史数据的推导,主动学习还只是停留在理论层面。 自动驾驶实现的可能性不大,目前还有很多技术难点需要克服,比如图像识别这块,图形算法用了ML,在一定范围内提高还是很明显的,但是对于动态环境,尤其是光线变化比较复杂的情况下还是难以胜任的。这个主要是ML理论本身就存在这个缺陷性,样本数据只是历史的总结和推导,而不能对未知环境做出准确的判断,另外一个方面,图像识别的一个难点就是干扰问题,google自动驾驶团队内部做过试验,对大量图片进行训练达到一个比较理想的准确率以后,对这些图片进行一些色彩干扰运算,在人眼看来,差别不大,但是重新给机器做识别,准确率大幅度下降。一个非常尴尬的事实就是,现在所有的自动驾驶如果不依赖预置的地理信息系统,连十字路口的红灯都不能准确识别。更别说图像自动识别了。
目前的学习,是建立在大量数据上的
计算能力进步了
如alphago据说存了无穷多的棋谱
如IponeX的人脸识别,就是以几十万人的脸谱为基础
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