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小欣：這節(jié)課，羅恒老師會(huì)為我們講解深度學(xué)習(xí)已經(jīng)取代了哪些領(lǐng)域的專家。

羅恒：剛才講到了開(kāi)始的時(shí)候，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最初的形態(tài)感知器需要專家來(lái)設(shè)計(jì)特征，然后把特征交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才決定如何來(lái)進(jìn)行分類。那么隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，其實(shí)已經(jīng)取代了很多的專家。大家可能沒(méi)有很意識(shí)到，我這里就講幾個(gè)方面：

首先就是機(jī)器視覺(jué)方面的一些專家。在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)以前，可能大量的機(jī)器視覺(jué)的研究人員他們想方設(shè)法都是在設(shè)計(jì)各種各樣的特征，然后利用這些特征再去完成一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器視覺(jué)的任務(wù)。如何去設(shè)計(jì)合理的特征往往需要非常多的經(jīng)驗(yàn)，甚至需要天賦在里面，而即使是設(shè)計(jì)好了很好的特征當(dāng)應(yīng)用到一個(gè)新的場(chǎng)景的時(shí)候，往往需要做很多新的設(shè)計(jì)才能夠在新的場(chǎng)景下做得比較好。

那么在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之后，如果現(xiàn)在大家再去看一看新的機(jī)器視覺(jué)文章，像這些設(shè)計(jì)特征的文章數(shù)目已經(jīng)變得非常的少了，而大量的都是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、使用深度學(xué)習(xí)方法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么這其實(shí)就降低了機(jī)器視覺(jué)使用的門檻，也實(shí)際上取代了這部分人的工作。

另外一個(gè)例子，就是廣告推薦系統(tǒng)。之前的這些系統(tǒng)也是依賴很多專家來(lái)設(shè)計(jì)各種各樣的特征，甚至一個(gè)好的廣告推薦系統(tǒng)完全取決于特征工程做得如何。但是隨著深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)大量的公司現(xiàn)在有個(gè)趨勢(shì)，就是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、利用用戶的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)就能得到非常好的結(jié)果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了通過(guò)搞特征工程加上一些線性模型的結(jié)果。

所以我想說(shuō)的是，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)甚至人工智能的出現(xiàn)，可能并不是如大家所想象的那樣，先去取代那些簡(jiǎn)單的重復(fù)性的勞動(dòng)，而很有可能一開(kāi)始就是要取代那些專家。比如說(shuō)有很多的醫(yī)療圖像分析公司出現(xiàn)。這些公司收集了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)里就體現(xiàn)著很多不同的領(lǐng)域醫(yī)生的知識(shí)、體現(xiàn)著大量不同病情的表現(xiàn)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法這些公司都在努力從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)。目前他們已經(jīng)取得了一些成功，未來(lái)很可能在醫(yī)療圖像分析領(lǐng)域機(jī)器會(huì)做得比人更好。這些機(jī)器不知疲倦、不會(huì)犯錯(cuò)，自然會(huì)取代一部分人的工作。

小欣：下節(jié)課，羅恒老師會(huì)為我們講解應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的門檻是否在降低。

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