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2019-07-24 中新经纬

   

7171小游戏其一,开源数据集,比如训练图片数据的ImageNet,以及部分互联网公司的开源数据集,如百度就开放了部分可以训练语音的数据集。现在,普通开发者可以接触到数据,包括以下几种:这也意味着,如果你想让自己的人工智能产品突出重围,收集海量数据才是王道。这也意味着,如果你想让自己的人工智能产品突出重围,收集海量数据才是王道。

安卓满vip游戏第三是借助互联网。互联网的数据的确很多,不过质量非常差,需要人工标记,成本很高。这张图说明了4点:1)人工智能产品需要数据;2)数据越多,产品的智能程度越高;3)行业巨头们,如Google、Facebook、百度等拥有更多的数据;4)不同人工智能产品的差距其实就是数据量的差距。资源:数据都在哪里?其二,人工数据。简而言之,就是一组人类生成的「假数据」,可以用于训练文本或者图像转文本的应用,但如果想让这些数据成为训练人脸识别或医疗影像,则是不可能的;

战争进化史小游戏但深度学习依然面临一个巨大的挑战:数据。第四,购买人工标注的数据,目前国内外有大量这样的公司,这些公司利用众包等形式过滤、标记了海量数据,卖个开发者或大公司。综上来看,在算法和框架都具备的状况下,对于很多开发者和公司来说,获得数据尤其是训练数据,将成为其能否推进人工智能项目的重要参考指标,这也就不难理解即便是Google、Facebook这样的巨头,还在贪婪地收集海量数据,而数据也将决定着未来人工智能公司的命运。本质:更多数据=更智能的AI

华帝卡盟但深度学习依然面临一个巨大的挑战:数据。但深度学习依然面临一个巨大的挑战:数据。下图展示了一个被误解的人工智能现实图景:公众普遍认为所谓人工智能就是一群工程师写代码,或者搭建神经网络。

(编辑:董文博)
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