译文 | 改变机器学习游戏规则的三大趋势

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开发和部署机器学习/深度学习管道的成本在迅速下降。连最怀疑这种技术的人士只要分析一下其用途，也极有可能找到价值所在。

据机器学习/深度学习界的几位名人声称，深层神经网络“效果异常好”，尽管他们并不确信个中原委。这方面的前景不可限量。

深度学习领域在迅速演变，而且是在许多维度上演变。许多新的技术、架构和算法层出不穷，各自具有独特的价值。然而，我认为三个主要的宏观趋势未来几年会在机器学习领域真正改变游戏规则。

01

非监督学习的出现

机器学习/深度学习领域第一个、也是最重要的宏观趋势是，监督学习模式逐渐向非监督学习模式转变。

原来实施的机器学习/深度学习绝大多数是监督式学习系统。换句话说，只有被大量标记的训练数据加以训练，它们才有用。虽然监督式学习系统为我们提供了很好的服务，但收集和标记庞大数据集费时又费钱，还很容易出错。数据集规模变大后，这些挑战变得极其棘手。另一方面，非监督学习系统具有巨大的优势，因为它们不需要庞大的训练数据集，它们边训练边学习。这可以解释为什么机器学习方面的许多高级研究与非监督学习有关。

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