AI、机器学习、数据科学与深度学习在2020年的主要发展趋势（一）( 五 )_作者|MatthewMayo编译|CDA数据分析师AI

\r\n在我看来， 2020年关键趋势将是PyTorch在业界的广泛采用，对更快的神经网络训练方法的研究以及对便利硬件上的神经网络的快速训练的研究。 \r\n

\r\nGeorgina Cosma ：拉夫堡大学的高级讲师。 \r\n今年，我们还意识到，愚弄深度学习模型非常容易，一些研究还表明，深度神经网络很容易受到对抗性例子的攻击。在2019年，我们还看到有偏差的AI决策模型被部署用于面部识别，招聘和法律应用。我希望在2020年看到多任务AI模型的发展，这些模型希望能做到实现通用和多用途。 \r\nPedro Domingos ：华盛顿大学计算机科学与工程系的教授。 \r\n2019年的主要发展：\r\n上下文嵌入的快速传播。它们还不到两年的历史，但是现在它们在NLP中占据了主导地位，而且Google已经在搜索引擎中部署了它们，据报道，每10个搜索中就有1个改进了。从视觉到语言，在大数据上预先训练模型，然后针对特定任务对其进行调整，这已成为标准。双重血统的发现。我们对超参数化模型如何很好地泛化而完美拟合训练数据的理论理解已得到很大改善，特别是通过对以下观察结果的候选解释：与经典学习理论的预测相反，泛化误差随着模型容量的增加而下降，上升然后下降。媒体和公众对AI进步的看法变得更加怀疑，人们对自动驾驶汽车和虚拟助手的期望越来越低，而浮华的演示也不再具有价值。 2020年的主要趋势：