5、机器学习应用的前沿进展与突破

机器学习应用的前沿进展与突破

1. 机器学习在各领域的应用概述

机器学习在众多领域都取得了显著的进展，涵盖了图像分类、计算机语音、自然语言处理、数据挖掘、计算机游戏和自主技术等多个方面。

2. 图像分类领域的重要模型

• AlexNet ：以第一作者Alex Krizhevsky命名，是重要的图像分类深度网络模型。
• ResNet ：2015年，微软亚洲研究院的何恺明等人提出的深度残差网络（ResNet）在ImageNet图像分类竞赛中取得了3.57%的错误率，低于人类对这些图像分类的错误率（5.1%）。2017年ILSVRC结束后，WebVision挑战开启，其数据集由嘈杂的网络视觉数据组成。

3. 计算机语音

计算机语音主要包括语音识别和语音合成。
- 语音识别
- 2011年，苹果推出智能个人助理Siri，现已成为苹果公司各种操作系统的一部分，支持包括英语和中文在内的20多种语言。
- 2014年4月，微软推出运行在Windows、iOS、Android等系统上的虚拟助理Cortana。
- 2014年6月，微软推出自然语言聊天机器人小冰。
- 微软研究院和多伦多大学的研究人员取得突破，使用模拟人类大脑行为的深度神经网络技术，使语音识别器更具辨别力，将语音识别的单词错误率降低了30%。
- 2015年9月8日，百度在2015百度世界大会上推出智能个人助理“小度”，可为用户提供秘书服务。
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