直播连麦贾扬清，谈谈他所理解的四大 AI 落地问题 | 攻“疫”技术公开课
從機器學習模型的層次來看，大致經歷了兩次發展浪潮：淺層學習（Shallow Learning）和深度學習（Deep Learning）。
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1980年代，人工神經網絡的反向傳播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的出現讓一個人工神經網絡模型從大量訓練樣本中學習出統計規律，從而對未知事件做預測，這掀起了一輪基于統計模型的機器學習熱潮。
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彼時的人工神經網絡，雖然被稱作多層感知機（Multi-layer Perceptron），但實際上只含有一層隱層節點的淺層模型。
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進入到1990年代，支持向量機、Boosting等各種各樣的淺層機器學習模型相繼提出。但這些模型的結構基本上可以看成帶有一層隱層節點（如SVM、Boosting），或沒有隱層節點（如LR）。但這些模型在無論是理論分析還是應用都獲得了巨大成功。
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與此同時，深度學習作為機器學習的一個分支，經歷了短暫的輝煌，而后由于過擬合、訓練速度慢等問題很快陷入沉寂。
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當時，坐冷板凳的研究者有后來被稱為深度學習之父的Geoffrey Hinton。功夫不負有心人，Hinton最終提出了一個實際可行的Deep Learning框架，在其研究中提出具有優異的特征學習能力多隱層的人工神經網絡，并通過“逐層初始化”（Layer-wise Pre-training）克服了深度神經網絡的訓練難度。于是，深度學習重啟了機器學習發展的浪潮。
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區別于傳統的淺層學習，深度學習的不同在于其強調了模型結構的深度，以及明確突出了特征學習的重要性。不過，深度學習的出現并沒有替代淺層學習所發揮的作用。如今，多數分類、回歸等學習方法為淺層結構算法，而深度學習一度成為了AI的一大代名詞。
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但是，無論是淺層學習還是深度學習，在實際應用時在算法和工程層面存在諸多局限，這也為AI的落地帶來了挑戰。
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挑戰總是與機遇并存。跳脫出深度學習面臨的桎梏，AI未來怎么發展？
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去年4月，剛剛成為“阿里新人”的Caffe 之父賈揚清在內部分享了他對AI發展的思考與洞察。其中，他重點指出了傳統的系統、體系結構等知識，以及計算機軟件工程的實踐會給 AI 帶來的新機會：
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軟件效率的提升。傳統的 AI 框架都是手寫高性能代碼，但是模型如此多變，新的硬件平臺層出不窮，已經看到可以通過編譯器技術和傳統的人工智能搜索方法反過來優化AI框架的潛力。
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平臺整合能力的提升。在大規模應用中，數據量非常大，模型非常復雜，集群還會出現各種調度的挑戰，這些對于我機器學習平臺，以及云上向客戶提供的服務提出了挑戰。
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軟硬件協同設計能力的提升。在深度學習的計算模式開始逐漸固化的時候（比如說 CNN ），新硬件和特殊硬件（比如 ASIC ）的優勢就開始體現出來了。如何實現軟硬件的協同設計，防止“硬件出來了，不知道怎么寫程序”或者“模型已經變了，硬件一出來就過時了”這樣的問題，會是將來幾年中很大的方向。
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在他看來，快速迭代帶來的大量機遇和挑戰非常令人興奮，無論是有經驗的研究者還是新學 AI 的工程師，在當今云化，智能化的年代，如果能快速學習并刷新算法和工程的各種挑戰，就可以通過算法創新引領并且賦能社會各個領域。
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那么，在當下AI規模化落地需求面前，AI工程師如何應對挑戰并抓住機遇？
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2月20日（本周四）晚19:00，阿里CIO學院聯合CSDN聯合發起的攻“疫”技術公益培訓第二場，邀請阿里巴巴集團副總裁賈揚清向你發來對話邀請，探討近年來人工智能算法和系統的進化過程。他將從會從人工智能的定義講到當代發展，并對當前業內流行的深度學習、淺層學習、增強學習做深層次的解讀，同時從技術角度闡述產品形態和用戶場景。
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通過本次直播，賈揚清將在直播中重點闡述以下AI四大問題：
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深度學習和淺層學習的優弊分析
深度學習和淺層學習在業務應用中的落地效果
云上用戶如何解決AI問題
阿里巴巴的飛天AI平臺如何實現
攻“疫”技術公益培訓第一場錄播地址：https://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/1156，嘉賓：阿里云智能事業群數據庫產品事業部總裁李飛飛
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的直播连麦贾扬清，谈谈他所理解的四大 AI 落地问题 | 攻“疫”技术公开课的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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