Machine Learning 5 年之内能做到什么?
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作者:wineywei (等级:2 - 初出茅庐,发帖:1048) 发表:2017-10-16 17:08:38  16楼 
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
ML在色彩处理上是有很大局限性的
ML是基于数理统计的向量化而已,在一定程度上提高了准确率,但是也有其极限,这个是算法本身特性决定的,数据量再大也无法突破,只能是无限接近,特定算法只能用于特定场景,人脸识别,棋谱都需要不同的对应算法,这些算法都需要人为的去优化,以达到最优效果。
颜色比较特殊,计算机处理的是数字化数据,非线性连续的,这就给ML带来挑战,需要基础图像识别理论的突破来解决。
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