微软全球资深副总裁：多数人忽视但重要的科学概念：迁移学习

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今天，机器学习的能力已随着经验而提高，相关科学研究也已经取得了惊人的进步。这些进步让人类智能相关计算系统， 不仅接近人的能力，而且在某些情况下还超过人的水平。

例如翻译语言的能力。近年来，机器学习的大部分研究集中在深层神经网络或 DNN 的算法概念，通过从大量数据推断模式（通常是非常复杂的模式）来学习。例如，基于 DNN 的机器可以分析成千上万的英语话语的片段，每个片段与其文本转录配对，并且从这标识语音记录和配对转录之间的相关模式。

这些推断的相关模式足够精确，最终，系统可以理解英语语音。事实上，今天的 DNN 是如此得好，当给定足够的训练示例和强大的计算能力，他们可以听到一个人说话，并比任何人类犯更少的转录错误。

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