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除了深度学习机器学习领域近年来还有什么热点吗_2

2020-02-26 14:14:27

HumanComputation(我觉得最为形象的中文译名是“人肉计算”)2008年AmazonMechanicalTurk平台在计算机视觉领域首次亮相[1],其后的几年,它的威力逐渐被人们所意识到。并在computervision,machinelearning领域扮演了越来越重要的角色。譬如NIPS2010beststudentpaperrunnerup[2],ICCV2013bestpaper[3](Marrprize)都是人肉计算的范畴。上个月刚参加完2014年的humancomputation年会:HCOMP2014,该会议更早以前是作为AAAI的一个分会,但是现在规模越来越大,已经独立出来了。另外,对于楼主的具体问题(因为数据量小,所以更需要针对问题,人为设计合适的先验),人肉计算正合适。======2014-12-82:08AM更新,并同步转载到我的专栏======根据@嗨谷歌同学的评论,更新一下。当下computervision的数据集里,人肉计算思想用的最好的,当属林宗义同学主导设计的MicrosoftCOCO[4]。其次则是Stanford李菲菲老师组的ImageNet[5]。之所以我认为MSCOCO比ImageNet强,是从人肉计算的角度来说的——估算下来,MSCOCO每个比特标定数据的获取成本只有ImageNet的几十分之一!当然ImageNet是先行者,遇到的各种坑也比MSCOCO更多。在此我也无意衡量两个系统的历史地位孰高孰低。而CV领域的其他数据集,哪怕是那些非常著名的数据集,也有不少蕴藏了大量的错误数据——包括在2013[6]和2014年[7]被我先后发文打脸的BerkeleySegmentationDataset[8]和EPFLFTdataset[9]。所以说人肉计算之于机器学习,可以说是承前启后。因为机器学习本身就是数据推动的科学,而各种数据中,又数各种主观数据应用最广,但最难建模。所以如何用人肉计算的手段,能够低成本地得到可靠的主观数据,就成了机器学习的根本问题。我的一位师兄,[2]的一作。在毕业后就开了一家公司叫Anchovilabs,专门做人肉计算平台。后来,他们公司成立8个月就被Dropbox收购了。(再后来做出来那个难用屎了的Carousel相册管理器是后话,按下不表)。话又说回来,Deeplearning为什么能火到现在这个程度?引爆点是那篇横空出世的alexnet[10]。这Alex跟之前没火起来的neuralnetworks(Boltzmannmachine,auto-encoder,甚至1989年的LeNet)的区别是什么?是对海量带标定的图片数据的胃口。最早的LeNet自然不用想海量数据,但是到后来哪怕到了基于Boltzmannmachine的第一代GoogleBrain,也没能如此充分地利用人肉标定数据(因为系统的很大一部分是unsupervised的,也就是说,不好直接引入人肉标定数据)。最后,我的签名档,Artificialartificialintelligence,其实也在是向人肉计算致敬~Reference[1]UtilitydataannotationwithAmazonMechanicalTurk-CVPRWorkshop2008[2]TheMultidimensionalWisdomofCrowds-NIPS2010[3]FromLargeScaleImageCategorizationtoEntry-LevelCategories-ICCV2013[4]MicrosoftCOCO:CommonObjectsinContext-ECCV2014[5]ImageNet:ALarge-ScaleHierarchicalImageDatabase-CVPR2009[6]BoundaryDetectionBenchmarking:BeyondF-Measures-CVPR2013[7]Thesecretsofsalientobjectsegmentation-CVPR2014[8]ADatabaseofHumanSegmentedNaturalImagesanditsApplicationtoEvaluatingSegmentationAlgorithmsandMeasuringEcologicalStatistics-ICCV2001[9]Frequency-tunedSalientRegionDetection-CVPR2009[10]ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks-NIPS2012

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