互联网正迅猛发展到了一个新阶段,数据将在未来统治一切,作为数据科学的一个重要组成部分——深度学习(机器学习的新领域)也因此迸发出强大活力。

谷歌和Facebook等科技巨头已经斥巨资发展深度学习技术,他们坚信深度学习将成为未来的关键科技趋势。虽然深度学习的构想已经存在了几十年,但是直到最近才开始蓬勃发展。20世纪70年代以来,研究者一直试图教授算法,但到了80年代人们才发现,光靠计算技术和数据已经无法取得显著进展。因此,探索人工智能(AI)的脚步逐渐变缓。

然而,近年来的技术进步方便了人们对深度学习进行进一步探索。这一现象是物联网(IoT)的重要特点之一,也是推动其发展的基本动力。日常生活中,你可能早就使用过深度学习工具,只不过没有意识到。像机器翻译、语音识别和面部识别等都属于深度学习领域。虽然今天我们开发的app(应用程序)还有许多需要改进之处,但欣慰的是,至少我们已经在朝着目标大步迈进了。

2016年深度学习技术有什么新趋势?

发展更迅猛

2015年是深度学习迅速发展的一年,预计今年这一势头将继续。一年前,设计视觉网络的成本比今天高5-10倍,并且需要更多的参数(15倍以上),但如今有了更成熟的训练方法和网络架构之后,大大降低了成本,也变得更方便了。

此外另一个令人振奋的消息是——专家认为,深度学习作为极其高效的工具,在未来十年内有望在越来越多的低价移动设备上运行,而无需任何额外硬件。

架构更大更复杂

如果你深入研究以下深度学习的发展趋势,你会发现我们在发展大型的神经网络的同时,网络架构也随之变得越来越复杂,而且越来越庞大。有了这些复杂的架构,我们就能在各种数据集上预先训练部分网络,切换调整神经元,增加更多的组件。

正如斯坦福大学的博士生Andrej Karpathy评价的那样:“卷积网络曾经一度属于最大最深的神经网络系统,但如今它们被抽象成了新晋的架构图表中的小窗口。”由此,你就可以预料到现在的许多架构也会因为不断的创新重走卷积网络的发展道路。

无监督式学习

过去几年间,深度学习在各大应用程序上取得了傲人的成绩。尽管到2020年还不可能出现与人类智慧相媲美的机器认知,但是专家们预计该技术将在未来数年内取得技术上的突破。

语音识别和计算机视觉基本上证实了高级的机器学习技术绝非空想。你可能会发现人们开始关注用半监督或无监督的训练算法来处理庞大的数据流。

此外,强化式学习方法将越来越占主导地位。由于监督式学习方法饱受限制,深度强化式学习将成为主流,使得无监督式机器学习更有效率。

广泛采纳

2016年会成为应用深度学习算法解决实际问题的一年。这反过来将加快深度学习技术在各个领域的普及。其中一个趋势就是近来谷歌联手Movidius 推动计算机视觉等深度学习技术在下一代设备中的普及。

通过研究一系列GitHub上的深度学习项目,你就可以有根据地猜测出这一技术将越发普遍。上述所有现象都表明未来几年内高层次的AI毋庸置疑将拥有良好的发展前景。

数据分享与工具分享

行业领头人积极突破传统,彼此分享数据和工具以便更好地推动深度学习的发展。一个很好的例子就是Udacity(优达学城)的免费深度学习课程,由谷歌的一位核心科学家Vincent Vanhoucke授课。Vanhoucke教授认为“我们课程设计的目标就是为了给热衷机器学习的人士提供一条捷径,让他们能通过深度学习技术解决一些有意义的问题。”

各大企业不仅彼此分享数据、投身科技领域,他们还积极地向普通民众推广必要的科技知识,从而将这一科技的发展带到一个新的高度。

尽管在最开始的几十年里深度学习技术进步缓慢,但是在过去的二十年里这一技术开始突飞猛进。预计2016年,深度学习将推动更多创新的诞生并在今后数月里发生跨越式的大发展。

以下是Venturebeat推荐的2016年值得关注的五家深度学习初创公司:

一、 Deep Instinct

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网络安全是深度学习的重要应用领域之一,Deep Instinct希望通过深度学习技术来颠覆杀毒软件市场。

二、 Lunit

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Lunit旨在帮助放射科医生更好地了解医学影像,目前专注于胸部X光片领域。 其DIB算法(Data-driven Imaging Biomarker算法)值得关注。目前Lunit已获200万美元风投。

三、 Nnaisense

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主要专注于通用神经网络人工智能(NNAI)。

四、 TeraDeep

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TeraDeep是一家将深度学习应用于图像识别的创业公司,他们主要研究基于传统的ARM和其它移动处理器平台上的深度学习算法。

五、 Vuno

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Vuno旨在利用相关的医疗数据深度学习技术帮助医生诊断病情。

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发布者: 微能创投加速器

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