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⼏年前,在⼤公司和初创公司中,并没有⼤量的深度学习科学家开发智能产品和服务。我们中年轻⼈(作者) 进⼊这个领域时,机器学习并没有在报纸上获得头条新闻。我们的⽗⺟根本不知道什么是机器学习,更不⽤ 说为什么我们可能更喜欢机器学习,而不是从事医学或法律职业。机器学习是⼀⻔具有前瞻性的学科,在现 实世界的应⽤范围很窄。而那些应⽤,例如语⾳识别和计算机视觉,需要⼤量的领域知识,以⾄于它们通常 被认为是完全独⽴的领域,而机器学习对于这些领域来说只是⼀个小组件。因此,神经⽹络——我们在本书 中关注的深度学习模型的前⾝,被认为是过时的⼯具。就在过去的五年⾥,深度学习给世界带来了惊喜,推动了计算机视觉、⾃然语⾔处理、⾃动语⾳识别、强化 学习和统计建模等领域的快速发展。有了这些进步,我们现在可以制造⽐以往任何时候都更⾃主的汽⻋(不 过可能没有⼀些公司试图让你相信的那么⾃主),可以⾃动起草普通邮件的智能回复系统,帮助⼈们从令⼈ 压抑的⼤收件箱中挖掘出来。在围棋等棋类游戏中,软件超越了世界上最优秀的⼈,这曾被认为是⼏⼗年后 的事。这些⼯具已经对⼯业和社会产⽣了越来越⼴泛的影响,改变了电影的制作⽅式、疾病的诊断⽅式,并 在基础科学中扮演着越来越重要的⻆⾊——从天体物理学到⽣物学。

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