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发起人：彭天强 初入职场

回复 ( 10 )

  1. Stark Einstein
    Stark Einstein 初入职场
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    深度学习只是一种方法而已

  2. 马秉楠
    马秉楠 初入职场
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    请搜索Face++

    还有彩虹天气

    还有市面上所有的语音技术。

    顺便，知道 今日头条和百度凤巢么？

    请不要自以为是。

  3. Herman Young
    Herman Young 初入职场
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    将深度学习商业变现最近3到5年不可能。

    不可能，不可能，不可能

    为什么不可能呢，先留个坑

    —–2016/02/09

    Quora上面关于深度学习是否在业界需求很大的提问相关回答：

    大牛 Xavier Amatriain

    翻译：我不认同大部分回答里面的假设：我印象非常深的是现在，对深度学习感兴趣的人比真正需要深度学习的企业要多得多。一个原因是，深度学
    习对解决某些应用需求非常有用（例如：无监督识别猫[1]，下围棋[2]），但是这项技术还不适用于大部分应用需求。另一个原因是，深度学习在学术上面的
    表现非常牛，但是深度学习技术的产品化需要较高成本，很多使用深度学习不一定划算。

    现在主要使用DL的机构要么是（1）大公司有很多资源和资金可以做”浪费”，深度学习玩不出有用的东西也不可惜，要么是（2）学术研究机构。还有一种则是一些天真的创业公司，他们很迷信深度学习的神话。

    Don’t get me
    wrong，我还是相信深度学术是有价值的在未来会有非常大的对这项技术的需求，我只是不认为现在对深度学习的需求根本就不高。另外，传统的机器学习确实
    需求较大，在LinkedIn 上面，深度学习只能搜到515个结果，而机器学习则有将近7000个。

    [1] Google’s Artificial Brain Learns to Find Cat Videos

    [2] AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learnin

    Ricardo Vladimiro Miniclip的首席数据科学家

    翻译：我不相信现在企业对深度学习的需求很大。我相信这项技术非常火并且吸引很多高质量人才和公司的注意。

    如果你从宏观的角度来看，哪些场景你认为数据分析师和数据科学家不得不用深度学习？有多少数据分析师和数据科学家认为应该优先使用深度学习而不是其他算法？

    我的感觉是很少人会认为使用深度学习来解决问题非常迫切。

    我在演讲和展示我们数据团队的产品时，经常会发生如下对话：

    ML enthusiast: “Are you using deep learning?”

    Me: “What would I use it for?”

    ML enthusiast (now confused): “I don’t know.”

    Me: “Me neither!”

    我不是说这项技术不是没有价值或者不实用。我认为它是一个有非常巨大潜力的技术，而且不会只是一时流行而已。但是我绝对不认为这项技术现在真的非常符合市场需求。

  4. 赵zhijian
    赵zhijian 初入职场
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    深度学习只是一种技术，要变现需要找到合适的切入点，庞大的数据集合和完美的商业运营，包括服务器和支持，有变现的先例，但是任重道远

  5. 纸片人
    纸片人 管理大师
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    李嘉诚说过，知识不能决定你一生财富的增长，但是你的机会就更加多了，创造机会才是最好的途径。

    优酷上搜李嘉诚一分钟可以找到原视频。

  6. Dr.Zhang
    Dr.Zhang 初入职场
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    能找到应用切入点，就可以变现。

    题主可能关心的是“直接”变现的可能性。这确实是个问题。

    应用的环境往往和做实验/学习的环境不同，例如计算开销受限，对GPU的支持不同等等。

    有些项目深度学习效果很好，但是使用时只能做个服务器版，这样一定程度上背离了应用初衷。

    要把学习到的网络应用到实际，需要很多工作。

  7. 袁绍锋
    袁绍锋 初入职场
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    入侵手机摄像头

  8. 李麟
    李麟 初入职场
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    如果是创业，建议用深度学习切企业服务入手为好。

  9. 匿名用户
    匿名用户 管理大师
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    正是因为投资者总是关注这样的问题，所以才鲜有人真正静下心来思考关于意识模型的问题。

  10. 用户头像
    Huaiguang Liu 初入职场
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    为什么不行?现在很多支票号码的识别不都是基于深度网络的吗？其实，深度网络的前向识别是很快的，关键是训练效率和网络推广能力，得有优质的大样本来支撑，目前正在改善

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