來自quantamagazine
作者：Ingrid Daubechies
機器之心編譯出品
編譯：微胖，汪汪
這篇文章原刊登于《量子雜志》（Quanta Magazine） ， 分析了機器學習在大數據中的一些數學原理和問題，作者Ingrid Daubechies是杜克大學數學、電子和計算機工程系的教授 ?！读孔与s志》是由西蒙斯基金會獨立編輯出版的一本雜志 ， 旨在向公眾介紹數學、物理和生命科學方面的最新進展 。
幾年前的一次晚餐上，杰出的微分幾何學家 Eugenio Calabi 主動半開玩笑地和我聊起了純粹數學家和應用數學家的區別 。研究遇到難題時，純粹數學家經常進一步窄化難題 ， 避免障礙；但應用數學家會把卡殼視為信號——是時候學習更多數學知識，找出更好的解決辦法了 。
我一直覺得這個觀點很贊；它解釋了為什么應用數學家總是需要更為基礎的數學領域研究出來的新概念和新結構 。這在今天人們努力理解「大數據」（非常龐大和復雜，難以用傳統數據處理技術進行理解的數據組）的過程中，顯得尤為明顯 。
目前 ， 從最理想的角度來說 ， 我們對大數據變革中的中心技術的數學理解還不夠 。舉個最簡單的例子——監督式學習 。巨頭們已經將這項技術用于語音和圖像識別，準確性趨近人類水平 。起初，系統需要海量訓練樣本（數百萬甚至數十億的圖片或者語音錄音）用來訓練深度學習網絡，識別統計上的規律性 。和機器學習其他領域一樣，計算機有望通過吸收足夠多數據來「學習」需要完成的任務 。我們無需對決策所需細節步驟進行編程，計算機就能跟隨算法的腳步，算法會逐漸引導它們關注相關模式 。
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