¿Deep Learning conducirá a un avance en la aplicación ML fuera del reconocimiento de voz y la visión por computadora?

El aprendizaje profundo también se está utilizando para aprender las funciones de valor para varios problemas de IA y aprendizaje de refuerzo. Las personas también están tratando de integrar conceptos de lenguajes de programación y computación en modelos de aprendizaje profundo.

Ejemplos:

• [1412.3409] Enseñanza de redes neuronales convolucionales profundas para jugar Go
• Taller de aprendizaje de refuerzo profundo
• [1410.5401] Máquinas neuronales de Turing

Sí. ¡Mi bola de cristal predice otros avances! Por ejemplo: traducción automática.

El aprendizaje profundo no es una moda pasajera. Ya ha llevado a avances en campos fuera de la visión por computadora y el reconocimiento de voz. El profesor Bengio menciona la traducción automática, y esto es cierto. Otros avances actuales y futuros incluirán la transcripción de la máquina (hacer que todas sus conversaciones sean buscables), análisis predictivo y mantenimiento, motores de recomendación en el comercio electrónico, detección de fraude y anomalías, y chatbots de nivel Turing.

Casos de uso de aprendizaje profundo

http://nlp.stanford.edu/sentiment/

Parece que la mayoría de los documentos sobre Deep Learning involucran principalmente visión (es decir, reconocimiento de imágenes). Esto probablemente se deba al hecho de que uno puede hacer comparaciones algorítmicas dado un conjunto de datos de referencia (es decir, MNIST, CFAR, etc.). Sin embargo, si consideramos el Aprendizaje profundo como una función de recuadro negro que toma una entrada multidimensional y proporciona una clasificación aproximada, se pueden encontrar muchas otras aplicaciones para esto más allá de las imágenes o el sonido.

Entonces, como ejemplo concreto, hemos visto que el aprendizaje profundo se utiliza para evaluar aproximadamente las posiciones de ajedrez. También lo hemos utilizado para aproximar las asignaciones de estado a acción en los juegos de Atari. Veremos más instancias de esto en el futuro donde los cálculos complejos se aproximan utilizando cuadros negros de Deep Learning.