![](http://webcf.waybackmachine.org/web/20191226012845im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/avatars/05b/eba/901/05beba9012f0fefe9a75c25ca46b40ff.png)
7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х
![](https://webcf.waybackmachine.org/web/20191226012845im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/f4c/0a2/971/f4c0a297160b156ef22379a9555bd5fd.png)
Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя
![](https://webcf.waybackmachine.org/web/20191226012845im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/cad/e4a/11b/cade4a11b5be7a57182eddbf3765ba4c.png)
Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm).
Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем
Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!