CL2020年最新趋势
1. 联邦学习的兴起
过去几年，联邦学习已成为人工智能领域的热门话题之一。其本质是将数据训练过程分散到多个设备或者服务器上进行，以保证数据隐私性的同时提高数据的利用率和模型的精度。目前，联邦学习已经在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域取得了不俗的成果，而随着大型应用场景的出现，比如智慧城市、医疗健康，联邦学习的应用前景将会更广阔。
2. 自动机器学习的普及
自动机器学习（AutoML）是未来机器学习的趋势之一，其主要目标是大幅度降低机器学习的门槛，使更多的人能够参与到机器学习的研究和应用中来。近年来，AutoML已经成为了人工智能领域的一个热门方向。AutoML 的发展使得机器学习的模型选择、模型优化等过程都可以自动化，从而进一步降低了机器学习算法的复杂度，提高了机器学习的效率，极大的减轻了机器学习从业者的负担。
3. 生成对抗网络的应用加速
生成对抗网络（GAN）是近年来机器学习领域的一种热门模型，其关注的是如何生成逼真的、创造性的数据。GAN不仅在图像生成、语音生成、信息自动编码及生成等领域取得了显著成果，也为语音转文字、自动翻译等NLP任务提供了新的思路。未来，生成对抗网络将主要应用于教育、医疗、金融等应用领域，其应用前景十分广阔。
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