Landing AI重點(diǎn)在于讓客戶能夠自己訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型 ， 該公司主要為其提供相關(guān)工具 ， 能在數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記 ， 讓公司自己就能實(shí)現(xiàn)模型的快速更新 。
吳恩達(dá)表示 ， 這不僅僅是制造業(yè)的問題 ， 以醫(yī)療健康領(lǐng)域?yàn)槔?， 每家醫(yī)院的電子版健康記錄都有自己的格式 ， 期望每家醫(yī)院的程序員開發(fā)不同的模型是不現(xiàn)實(shí)的 ， 唯一的方法就是為客戶提供工具 ， 讓他們能夠構(gòu)建適配的模型 ， Landing AI目前在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域推廣這樣的工具 ， 其他AI領(lǐng)域業(yè)需要做這樣的工作 。
結(jié)語(yǔ)：深度學(xué)習(xí)方法或轉(zhuǎn)向 ， 數(shù)據(jù)求精不求多長(zhǎng)期以來 ， 深度學(xué)習(xí)模型的更新與優(yōu)化主要依賴對(duì)模型的調(diào)整 ， 或直接補(bǔ)充更多數(shù)據(jù) ， 反復(fù)訓(xùn)練模型 ， 提升模型的準(zhǔn)確度 。 吳恩達(dá)則更推薦對(duì)少量噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記和更新 ， 實(shí)現(xiàn)更有針對(duì)性的模型優(yōu)化 。
此前 ， 吳恩達(dá)在推特上發(fā)起了“Data-centric AI”競(jìng)賽 ， 使更多從業(yè)人員注意到通過數(shù)據(jù)進(jìn)行模型優(yōu)化的方法 ， 越來越多的研究人員使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)（data augmentation）、合成數(shù)據(jù)（synthetic data）等方法 ， 實(shí)現(xiàn)更高效的模型訓(xùn)練 。 未來 ， 數(shù)據(jù)優(yōu)化是否會(huì)成為實(shí)現(xiàn)模型迭代的主流方法 ， 值得期待 。
來源：IEEE
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