在消费类软件互联网中,我们可以训练少数机器学习模型来为10亿用户服务。而在制造业,你可能有10,000 制造商定制10,000 个人工智能模型。所面临的挑战是,Landing AI 在不雇用10,000名机器学习专家的情况下,如何做到这一点?
IEEE:所以为了提高质量,必须授权用户自己进行模型训练?
吴恩达:是的,完全正确!这是一个全行业的AI问题,不仅仅是在制造业。例如在医疗领域,每家医院电子病历的格式略有不同,如何训练定制自己的AI模型?期望每家医院的IT人员重新发明神经网络架构是不现实的。因此,必须构建工具,通过为用户提供工具来设计数据和表达他们的领域知识,从而使他们能够构建自己的模型。
IEEE:您还有什么需要读者了解的么?
吴恩达:过去十年,人工智能最大的转变是深度学习,而接下来的十年,我认为会转向以数据为中心。随着神经网络架构的成熟,对于许多实际应用来说,瓶颈将会存在于“如何获取、开发所需要的数据”。以数据为中心的AI在社区拥有巨大的能量和潜力,我希望能有更多的研究人员加入!
文章插图
- 支付宝|全新支付方式出现,各大银行公开支持,微信支付宝该有危机感了
- 华为|谷歌的安卓系统市场这么大,为何不打造电脑系统呢?
- AMD|USB冰火两重天:AMD大力推进、Intel没啥兴趣
- 苏州|突发!代工大厂联电旗下苏州厂1名工疑似确诊 生产逐步暂停
- 晶圆厂|晶圆厂2022年投入大比拼:中芯国际处于什么水平?
- 深度学习|“深度学习”是指一组机器学习技术,它扩大了计算机视觉可以解决的问题范围
- 老虎|江苏省2020-2021年度互联网十大新锐人物名单发布,电老虎网创始人吴邦江入选!
- Redmi|Redmi K50电竞版彻底解决游戏最大痛点:告别“死亡之握”
- 股票|东方财富股价大跌12% 注册“关灯吃面”商标引热议:官方回应
- 今天!武大靖争取卫冕!谷爱凌再出战!