¿Está muriendo el aprendizaje automático tradicional después del auge del aprendizaje profundo?

Es una pregunta muy difícil de responder. Hay dos divisiones principales en los problemas de visión, a) visión general por computadora yb) imágenes médicas. El aprendizaje profundo ha encontrado un éxito inmenso en el primero porque la verdad básica es relativamente barata de obtener. La utilidad de DNN en imágenes médicas todavía es muy incipiente. El uso de métodos tradicionales de aprendizaje superficial todavía encuentra un uso inmenso en imágenes médicas al menos. Existe una mayor necesidad de incorporar los antecedentes relacionados con el dominio en presencia de datos limitados, y ahí es donde los clasificadores poco profundos, basados ​​en funciones y diseñados por el dominio son inmensamente útiles. Un conjunto de clasificadores superficiales y profundos funciona mejor que cualquiera de los dos. En resumen, el uso del aprendizaje superficial está encontrando un uso diferente, y de ninguna manera está muriendo actualmente.