那么多公司搞机器学习，他们做出啥了？

近日，据 《Nature 》杂志的新闻团队报道，大型科学数据库 Scopus 数据显示，“癌症”、“区块链”和“大数据”位居 2018 年检索频率最高的词汇前三位。据了解，Scopus 是目前全球规模最大的文摘和引文数据库，涵盖自然科学、医学、社会科学和生命科学全领域和全球 3000 多万学者信息，可提供最为全面的文献检索。

同时，参见 2018 年 Scopus 词汇检索排名（Top terms searched for on Scopus），2018 年出现的新词汇也反映了研究人员关注日益增长的新热点——“机器学习”和“深度学习”跻身前 20，“人工智能”的排名也从 2017 年的第 13 位跃升至第 4 位。

 人工智能研究已经开始出成果

“人工智能”排名上升的一个原因在于，人工智能研究已经开始出成果。英国剑桥大学利华休姆未来智能中心（Leverhulme Centre for the Future of Intelligence）的科学传播研究员 Kanta Dihal 表示，那些得到大笔资助的人正在开始产出研究成果，大量新的 AI 相关的研究机构和研究项目组也在纷纷设立。目前，人工智能技术正在走向实体应用，落地到具体业务和场景，形成合理的商业模式，2019 年该领域大有可为。

“大数据”从之前的第 6 位上升到第 3 位。“2018 年，大数据如何影响世界这一问题获得了大量关注，”Dihal 说。有关机构预测，2025 年全球大数据规模将增长至 163ZB，相当于 2016 年的 10 倍，预示大数据将继续表现出更为强健的增长态势。几乎可以断定，今年大数据将继续受到热捧。

区块链的热度也在爆炸式增长，在此次检索排名中位列第 2，此前，仅在第 19 名的位置。英国曼彻斯特大学的科学与技术政策研究人员 Kieron Flanagan 说，这或许表明研究人员希望将区块链应用到他们的工作中。对此，Dihal 认为还有另外一种可能——研究人员只是单纯地想知道它是什么，毕竟，虽然近年来这个概念非常火，但是鲜有人能说清楚到底什么是区块链。确实，从大热到凉凉，对区块链和数字货币来说，2018 年是灰暗的一年。这一切都源于对新生事物的盲目信仰和一夜暴富的美好愿景。

这些趋势也在一定程度上揭示了技术的炒作周期。“新技术诞生初期，会经历一个快速发展的阶段，人们对它充满了热情和向往，在之后的某个时期，这种速度又会逐渐放缓，”Flanagan 表示。这正吻合技术成熟度曲线（Gartner 曲线），过高期望的峰值之后，往往是期望破灭的大衰退。

 机器学习与深度学习成为关注焦点

我们注意到，“机器学习”和“深度学习”也成为了科学家们关注的焦点。

近年来，人工智能技术发展如火如荼，作为这波浪潮背后的最大推手，机器学习取得了不小的进展，拿下了 Google、Facebook、百度、阿里巴巴等一系列国内外大公司，多家公司相继开源了各自的深度学习框架，相关工作有 ResNet、胶囊网络、GAN、Deep Reinforcement Learning 等等。

能落地的技术才是好技术，机器学习特别是深度学习技术在各大互联网公司的各项业务得到了广泛应用，越来越多的有影响力的机器学习应用被开发出来，进入实际生活，在搜索、推荐、广告等核心场景中更是发挥了核心驱动力作用，带来了巨大的业务价值。拥抱新技术，致力于落地实现生产力升级，这一特征在中国尤为明显。

当下，机器学习那么火，从业者需要掌握哪些前沿技术？业界是否有成功案例可循？有哪些坑千万不能踩？展望未来，还将有哪些技术趋势值得期待？

答案就在 QCon 北京 2019“机器学习应用与实践”专题！本专题将深入介绍在不同的业务场景下机器学习技术的应用与实践，包括面对具体业务的问题建模，针对相应业务属性和阶段的技术选型与演进，以及背后支撑的大规模机器学习平台技术架构，希望这些实际落地经验能够让你有所收获。

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