Esencialmente, el aprendizaje profundo es popular porque funciona. El aprendizaje profundo es el núcleo de los sistemas de vanguardia en varios dominios, incluida la visión por computadora, el reconocimiento del habla y el aprendizaje de refuerzo.
Con respecto a los problemas planteados en la descripción de la pregunta *: advertiría enérgicamente contra la suposición de que los académicos que han ido a trabajar en laboratorios de investigación industrial están agotados. Hay varias razones válidas por las que un académico puede trabajar en una empresa de este tipo:
- Los laboratorios industriales suelen tener recursos mucho mejores que los que tendría una universidad. La investigación de aprendizaje profundo en particular es muy computacionalmente intensiva, y la capacidad de ejecutar muchos experimentos es ventajosa. Google simplemente tiene los recursos para hacer tipos de investigación que no se pueden hacer en entornos universitarios.
- Los investigadores en un campo que tiene muchas aplicaciones industriales (como la IA) son naturalmente curiosos acerca de cómo se aplica su investigación en la industria. Incluso iría tan lejos como para argumentar que los profesores de disciplinas aplicadas deben ser conscientes de cómo se utilizan los métodos que predican para abordar los problemas del mundo real. La colaboración entre académicos e ingenieros es útil para ambas partes.
- Mejor paga
Incluso sin tener en cuenta los incentivos monetarios, un investigador puramente motivado tiene muchas razones para trabajar en un laboratorio industrial debido a (1) y (2).
- ¿Cómo tratan SVM y ANN los valores atípicos?
- ¿Cuáles son los buenos algoritmos para la extracción de características para grandes conjuntos de datos?
- ¿Cómo se asegura que el aprendizaje automático no aprenda la correlación cuando no hay causalidad, especialmente para la predicción?
- ¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Cuáles son los sujetos si queremos estudiar inteligencia artificial?
- ¿Se pueden usar datos generados por simulación por computadora para algoritmos de aprendizaje automático?
* No tengo una cuenta WSJ y, por lo tanto, no pude leer el artículo, pero según mi experiencia personal, creo que tengo una muy buena idea de lo que dice. Si estoy lejos de la marca, por favor dime.
