周日在北大理教听了余凯和漆远关于深度学习的讲座，这个讲座是北大机器学习研究会办的，不是学术性质，是有点科普性质的一个对话，雷鸣做现场主持。

     刚开始余凯说了一下什么是大数据，他提到除了数据源、数据仓库，还有分层的概念，是分层学习的意思吗？存疑；漆远提到一本大数据的入门书，introduction to AI，是伯克利的老师写的。关于机器学习，漆远还提到不确定性的概念，就是除了最优化误差外，得到的最优结果的不确定性是多少，对于某些问题，这也是很重要的。他提到曾经在华尔街工作，如果你算得一个股票能收益一毛钱，方差是二分，另一个股票收益是10元，方差是100，那人们宁愿选择收益一毛的。余凯又提到怎么利用数据？就是面对数据如何利用，无监督学习是很重要的，比如机器人如何在三维空间出学习出事物的大小和远近的关系，从静止的图片中如何学习？

     关于深度学习，余凯和漆远分别说优缺点，优点是分层学习的思想，余凯认为这是深度学习中可以流传下去的点，还有feature learning，N to N learning；缺点是深度学习如何计算不确定性，如何将先验知识映射到模型里，是未来研究的机会。对于未来，DL可能只是一个工具，而不是算法，就像雕塑家的凿子，至于最后的成功，还得看用的人对问题的了解。对于DL的研究学者，余凯提到了Jeaf Dean，是他提出深网络比浅网络好，漆远则赞扬了Geoffrey Hinton和Michael Jordan，两个人是南帝北丐式的人物。提到阿里现在的应用是语音客服。

     最后的话题是创业，漆远提到大疆科技做航拍，坚持十年，最终做出来了。所以坚持很重要，加油，吼吼！

北大深度学习讲座（14-12-14）