吴恩达新动作：建立新ML资源站，「以数据为中心的AI」军部

行早 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

今天早上，吴恩达副教授发推给大家推荐了一个在此之后人力资源站站：Data-centric AI（DCAI）。

很高兴给大家详述我们确立的一个新人力资源站站Data-centric AI，这里有许多专业人士的文章和NeurIPS DCAI研讨时会的交流谈话，来看看吧~

这个DCAI是什么来头？

它推选了近期AI从“以基本概念为的中心”到“以资料为的中心”的转变。

在从前几十年有数，大多数的AI研究工作都临近在“code”上面，也就是降低基本概念或者启发式。

不过迄今在很多应用上，“code”已经基本上能够彻底解决疑虑了，花时有数加强一下资料往往时会愈来愈有用。

然而现在借助于、运用于资料集这部分工作通常还是人工来做，费时费力，成本高昂，缺少高效的资料机器。

DCAI的出现就是为了彻底解决这个疑虑。

这个在此之后人力资源站站统计了在资料这块最在此之后进展和不错的实践，迄今共值得注意两大块内容：交流公众人物和NeurIPS研讨时会人力资源。

其中交流公众人物现在共有3个：Labeling and Crowdsourcing（众包资料标注）、Data Augmentation（资料弱化）、Data in Deployment（资料部署）。

分别由斯坦福计算机科学研究员Michael Bernstein、加州科技学院副教授Anima Anandkumar和Google Brain研究工作负责人D. Sculley主导讨论。

在每个公众人物下面都时会有副教授进行详述、某种程度、明确指出彻底解决作法。

例如在资料弱化这个公众人物下，Anima副教授就从资料弱化要彻底解决的疑虑开始，给出彻底解决作法，并详述最在此之后研究工作成果：

在操练资料中仅运用于边框标签来操练基本概念进行实例切分：

并在之前给出相关的人力资源以供参考。

DCAI值得注意的第二部分内容就是NeurIPS研讨时会人力资源。

这里有各路神明在去年NeurIPS研讨时会上的发言和谈话。

每个视频还都配有启动时的PPT：

除了这两部分人力资源都有，你还可以成为DCAI社区的贡献者，在这里社交DCAI的研究工作重大项目、机器或者建议等内容：

自吴副教授推文发布后，再一就发出了网上的热情回应。大伙纷纷期盼投身社区，还有人回应时会再一社交自己的成果：

如果有同学对“以资料为的中心”的AI内容感兴趣，就赶快用起来吧~

DCAIURL：

参考链接：