【ICML開槓】機器學習研究的四大危機

【新智元導讀】近期，來自CMU和斯坦福的Zachary C. Lipton和Jacob Steinhardt兩位研究員爲頂會ICML舉辦的Machine Learning: The Great Debate發表文章，並指出現在機器學習研究中的四大危機：混淆闡述與推測、無法明確得到較好結果的原因、數學公式堆積以及語言誤用。 學術界在大家的印象裏一般是很嚴肅的，但近期AI頂會ICML在斯德哥爾摩舉辦了

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