title: 深度学习（机器学习）的下一步如何发展？
desc: 目前机器学习很火，但我对机器学习方向的前景有些困惑。<br><br>机器学习计算机视觉下一步的创新点在哪里？随着硬件的迭代，神经网络的隐藏层可以越做越多，CNNDNN参数可以调得越来越准确，人脸识别图像跟踪等算法准确率提高...但就像周志华教授调侃的，目前机器学习好像就是调调参数而已。那么机器学习的下一步该走向哪里呢？比方说目前很多公司在做计算机视觉，那么这一领域还有什么可以继续挖掘的呢？此外，机器学习依赖数据，而目前大公司牢牢掌握着数据，对于未来想从事这一领域的人而言，是否还有机会？
topic: 人工智能
content: 上面秦博士的说得非常好，就不重复了。技术预测是非常困难的，想讲一点内心的想法。机器学习众多方向一直在发展，不是说深度学习在发展其他都暂停了，所以我理解这里问的下一步，是指会出现breakthrough成为热点的方向。Hinton的AutoEncoder文章常被视为这一波深度学习的起点，然而虽然AutoEncoder发表后受到一些关注，你要问当时看起来深层次的神经网络会不会火起来，估计能看出来的人也不多。深度强化学习这一波开始迅速升温是
answerer_tags: A.I.