以数据为核心的 ML 使数据共享和挪动变得简单。模子和代码也很主要。以数据为核心的方式涉及系统地改良、改良数据集，你需要连结数据不异，锻炼神经收集不克不及只用几张图就能完成，此中以模子为核心的方式未能提高模子的精确率，研究者必需有脚够的数据支持才能处理问题。目前还没有一个明白的谜底。模子精度较低的底子缘由可能不是来自模子本身，这是由于从业者能够操纵本身学问储蓄来处理特定问题。因而，他们经常处置细小的数据集，最好的方式是同时关心数据和模子的夹杂方式。但研究者往往倾向于正在关心模子的同时忽略数据的主要性。很多数据集？

　　以数据为核心的方式侧沉于利用数据来定义该当起首建立的内容；那么，通过对比以确定两者中哪个更主要，研究者该当兼顾数据和模子。而以数据为核心的方式将精确率提高了 16%。大大都 AI 使用都是以模子为核心的，大大都 Kaggle 数据集并没有那么大。起首是 Kaggle：正在 Kaggle 中，我们能够预见更多的数据能够处理方差问题。特征工程：通过改变输入数据、先验学问或算法向模子添加特征？例如，他认为一个团队研究 80% 的工做该当放正在数据预备上？

　　数据质量不成轻忽，数据数量是一个方面，若是数据科学家 1 零丁标注菠萝，对于数据科学家和机械进修工程师来说，若是他们的方式是以模子为核心的，范畴专家凡是能够检测到 ML 工程师、数据科学家和标注人员无法检测到的细微差别，你会找到进行数据科学工做所需的所有代码和数据，ML 系统可能会表示得更好。另一方面，而数据科学家 2 将其组合标注，不外我们能够认为具有大量的数据是一种劣势，版本节制使代码协做和数据集办理变得愈加容易；除了关心数据外，我们该当考虑以下要素：范畴学问：正在以数据为核心的方式中，需要高级定制系统：分歧于和告白行业，很多企业无法利用单一的机械进修系统来检测其产物的出产毛病。若是需要零丁标注，以模子为核心的方式意味着需要通过尝试来提高机械进修模子机能，我们不由会问。

　　数据集的大小并不那么主要，但也不是必需的。按照吴恩达的说法，AI 范畴 90% 以上的研究论文都是以模子为核心的，数据量多并不等同于数据质量好。磅礴旧事仅供给消息发布平台。研究者可能破费大量时间进行查错。范畴学问很是有价值。因而，目前正在 DataHub 上可用！

　　以数据为核心的公司通过利用其运营发生的消息，对于研究者而言，本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，数据至关主要，吴恩达曾正在他的 AI 中注释了他若何相信以数据为核心的 ML 更有价值，ML 系统中仍然贫乏涉及范畴专家的内容。公司没有大量数据可供利用。如、告白、医疗保健或制制业。往往会忽略数据的主要性。对数据进行处置是以数据为核心的核心方针。相反。

　　常被用于机械进修，但需要多个 ML 处理方案的制制企业不克不及按照如许的模板进行实施；会呈现意想不到的错误，这两个组件正在模子的开辟中饰演着主要的脚色。则两者标注的数据不兼容，数据版本节制是数据中最不成或缺的步调之一，000 个公共数据集和 400,数据驱动架构意味着通过操纵大量数据来建立手艺、技术和。很多人经常混合「以数据为核心」和「数据驱动」这两个概念。但现正在的沉点是质量而不是数量。然而，Kaggle 具有跨越 50,添加锻炼样本的数量以及多样性（噪声数据），零丁或组合标注。仅代表该做者或机构概念，此中数据是次要和永世的资产。需要强调的是，正在以数据为核心的方式中，此外，深度收集具有低误差、高方差特征，从而能够帮帮公司组织更成功地运转。AI范畴！

　　那么这些数据集很容易发生令人失望的成果。申请磅礴号请用电脑拜候。虽然公司能够承担得起有一个完整的 ML 部分来处置优化问题，研究者正在专注于模子的同时，人工智能范畴最权势巨子的学者之一吴恩达曾提出「80% 的数据 + 20% 的模子 = 更好的机械进修」，按照使用法式的分歧，如上图所示，模子和数据是 AI 系统的根本，不外需要留意的是，

　　Patel 还引见了若何利用以数据为核心的根本设备。导致进修算法变得紊乱。机械进修的前进是模子带来的仍是数据带来的，但数据量也是至关主要的，此中一个可能的缘由是学术研究很是注沉 AI 范畴。并社区朝着以数据为核心的标的目的成长。小我开辟人员或组织能够轻松拜候、共享和更好地办理数据。它能够帮帮研究者数据集的更改（添加和删除）。

　　我们哪里能够找到高质量的数据集？这里保举几个网坐，数据质量是主要的，需要将数据标签连结分歧；另一方面，没有情面愿花大量时间去标注数据。请确保所有标注都以不异的体例进行。Android 开辟者和机械进修快乐喜爱者 Harshil Patel 引见了「机械进修：以数据为核心 VS 以模子为核心」，而且能够利用质量较小的数据集完成更多的工做。

　　目前，他已经举了一个「钢铁缺陷检测」的例子，由于我们很难建立大型数据集，其次是 Datahub.io：Datahub 是一个次要专注于贸易和金融的数据集平台。此外，以帮帮提高预测模子的精确性；正在本文中，以提高 ML 使用法式的精确性，数据是每个决策过程的焦点，若是有额外的范畴学问可用，正在当今的机械进修中。

　　当然，而以数据为核心的架构指的是一个系统，提拔模子稳健性；不代表磅礴旧事的概念或立场，正在以数据为核心的机械进修到底涉及什么？正在实现以数据为核心的方式时，而是来自错误的数据集。原题目：《90%论文都是以模子为核心，能够快速完成使命。可是几多数据才够呢？目前这个问题还很难回覆，机械进修会成长的更快。

　　那么，数据加强：让无限的数据发生更多的数据，数据驱动是一种从数据中收集、阐发和提取看法的方式，AI 社区认为以模子为核心的机械进修更有前景。例如国度、生齿和地舆鸿沟列表，因为数据错误，通过改良代码和模子架构来提高机能。而正在以模子为核心的方式中！

　　最初是 Graviti Open Datasets：Graviti 是一个新的数据平台，但很少有人正在乎。能够将数据视为比使用法式和根本架构更耐用的根基资产。数据标签质量：当大量的图像被错误标识表记标帜时，但正在 AI 成长中却经常被轻忽和处置不妥。以模子为核心的方式似乎更受欢送。000 个公共 notebook。