[1]:MLOps: From Model-centric to Data-centric AI [2]:The Road to Software 2.0 or Data‑Centric AI [3]:What Data‑Centric AI is Not [4]:HazySearch,Data-Centric AI [6]:Data Programming & Weak Supervision [7]:Iterative Learning for Reliable Crowdsourcing Systems [8]:Distant supervisio...
数据为中心（Data-centric AI）系统构建范式注重于数据的收集、处理和清洗，并将其作为机器学习和深度学习...
12月5-6日,由智猩猩与智东西联合主办的2024中国生成式AI大会(上海站)在上海圆满收官。在第二日主会场进行的「AI Infra峰会」上,枫清科技创始⼈兼CEO高雪峰以《从数据到知识:AI 重塑百行千业的基石》为主题发表了主题演讲。 在演讲中,高雪峰谈到要将生成式AI真正应用到企业决策场景中,弥合其与决策智能之间鸿沟...
一、迈向以数据为中心的人工智能：Data-centric AI 在当下的人工智能领域，一个重要的趋势是从以模型为中心的人工智能（Model-centric AI）向以数据为中心的人工智能（Data-centric AI）转变。这一观点由著名的人工智能科学家吴恩达提出。他指出，以数据为中心的人工智能是一门系统地设计用于构建人工智能系统的数据的...
训练数据开发:从GPT-1到ChatGPT/GPT-4,通过更好的数据收集(data collection)、数据标注(data labeling)和数据准备(data preparation)策略,用于训练GPT模型的数据数量和质量都得到了显著提高。以下括号中标识了每个具体策略对应到Data-centric AI框架中的子目标。
Data-centric AI是一种以数据为中心的人工智能理念，强调数据在人工智能开发和应用中的重要性。在这种理念下，数据不再只是人工智能的输入，而是成为了人工智能的核心，通过数据驱动人工智能的发展和应用，实现更加精准和高效的人工智能服务。在Data-centric AI的理念下，数据具有以下重要作用：1 数据是人工智能的基础 ...
「数据债」指由于低估了数据在AI中的重要性,在机器学习全生命周期中的各个环节,由于各个角色跨组织协同产生的数据质量问题。 当算法工程师进行模型训练时,80%的时间都会用在数据处理上,目标是解决业务问题:BadCase是否得到解决?CornerCase是否得到优化?业务KPI是否达标?各个环节都存在增加“数据债”积累的风险,数据债...
在Data-centric AI 之特征工程第二讲中,我们介绍了特征预处理的三个子步骤即样本类别不均衡处理,连续特征离散化和数值型 category 特征编码。今天我们接着介绍特征预处理以及特征工程的其他步骤。 特征预处理之特征缩放 当样本的不同特征的取值幅度范围具有不同量级时,数量级的差异将导致量级较大的特征占据主导地位...
基于对实际业务场景的深入理解与长期洞察,诺谛智能以数据为中心,设计并开发了基于“Data-centric AI的基于数据质量智能检测的模型自动更新平台”智慧解决方案,其拥有覆盖AI模型全生命周期的平台运营能力,基于Data-centricAI平台的运维全流程覆盖能力、面向垂直领域的数据增强能力、全托管和人机协同双模式的灵活应用能力。