机器学习的理论进展到了什么程度？

未来已来提问于 2018-03-07 17:41

• 网易云有料2018-03-08 10:27

  工业界关注实用性是正理，很多时候采用的模型越平凡越好，产品改进就不需要依赖特定的专家。科幻小说《三体》中，科学被锁死技术应用仍然繁荣，其实是合乎事实的。

  想了解机器学习理论进展，可以关注NIPS这类顶级会议或者JMLR等期刊的文章，Etsy数据科学主管洪亮劼有不少推荐论文的文章，比如NIPS 十大机器学习精选论文，基本都值得研读。当然这个题目本身就可以写一篇论文了。

  不可否认现在有很多深度学习灌水文章，但若认为深度学习完全是几十年前的东西，幸运遇上大数据和摩尔定律火一把，那就有失偏颇了。比如GAN不能说没有创新，迁移学习、强化学习，更是有利于我们摆脱数据的限制。甚至有人提议暂不理会深度学习的可解释性，也是值得关注的，至少在工业界只要模型work就行。

  深度学习还是炼金术，说明深度学习部分的理论还很初级。而一些将贝叶斯之类的传统方法和深度学习结合的研究，也让整个机器学习有了新的发展。