Цитата Эндрю Нг
Если у вас много данных и вы хотите извлечь из них пользу, одна из вещей, которую вы можете рассмотреть, — это создание команды ИИ.
Связанные цитаты
У каждой компании есть запутанные данные, и даже лучшие из ИИ-компаний не полностью удовлетворены своими данными. Если у вас есть данные, вероятно, было бы неплохо, чтобы команда ИИ посмотрела на них и дала отзыв. Это может перерасти в цикл положительной обратной связи как для ИТ-специалистов, так и для специалистов по искусственному интеллекту в любой компании.
Один из мифов об Интернете вещей заключается в том, что у компаний есть все данные, которые им нужны, но их реальная проблема состоит в том, чтобы разобраться в них. В действительности стоимость сбора некоторых видов данных остается слишком высокой, качество данных не всегда достаточно хорошим, и по-прежнему сложно интегрировать несколько источников данных.
Эмоциональный ИИ использует огромные объемы данных. Фактически, Affectiva создала крупнейшее в мире хранилище данных об эмоциях.
ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. И хотя многие технологические гиганты, работающие над ИИ, такие как Google и Facebook, открыли исходный код некоторых своих алгоритмов, они скрывают большую часть своих данных.
Данные такие же сырые. Это ценно, но если оно не очищено, его нельзя использовать. Его нужно превратить в газ, пластик, химикаты и т. д., чтобы создать ценную сущность, которая будет стимулировать прибыльную деятельность; поэтому данные должны быть разбиты на части, проанализированы, чтобы они имели ценность.
Закон о свободе США не предлагает нам отказываться от любых усилий по анализу телефонных данных, мы говорим здесь о программе, которая в настоящее время предусматривает сбор всех данных просто как обычное дело и агрегирование всех этих данных в одна база данных. Это вызывает опасения у многих людей... Есть много возможностей для злоупотреблений.
В сфере здравоохранения мы начинаем видеть, что ИИ может читать рентгенологические изображения лучше, чем большинство радиологов. В образовании у нас есть много данных, и такие компании, как Coursera, размещают много контента в Интернете.
Люди считают, что лучший способ извлечь уроки из данных — это выдвинуть гипотезу, а затем проверить ее, но данные настолько сложны, что тот, кто работает с набором данных, не будет знать, что нужно спросить. Это огромная проблема.
Мы все говорим, что данные — это следующая белая нефть. [Владение нефтяным месторождением не так важно, как владение нефтеперерабатывающим заводом, потому что на переработке нефти можно заработать большие деньги. То же самое касается данных и того, что вы извлекаете реальную ценность из данных.]
Имея дело с данными, ученые часто пытались учесть риски и вред, которые может нанести их использование. Одной из основных проблем является конфиденциальность - раскрытие конфиденциальных данных о лицах либо непосредственно общественности, либо косвенно из наборов анонимных данных посредством вычислительных процессов повторной идентификации.
Несмотря на ценность открытых данных, большинство лабораторий не предпринимают систематических усилий по обмену данными с другими учеными.
Самая большая ошибка — это чрезмерная зависимость от данных. Менеджеры скажут, что если нет данных, они не могут предпринимать никаких действий. Однако данные существуют только о прошлом. К тому времени, когда данные станут окончательными, будет уже слишком поздно предпринимать действия, основанные на этих выводах.
Данные стоят. Требуются деньги, чтобы создавать данные, хранить их, очищать и тратить на них ресурсы, чтобы чему-то научиться.
Facebook собирает много данных от людей и признает это. И он также собирает данные, которые не допускаются. И Google тоже. Что касается Microsoft, я не знаю. Но я знаю, что в Windows есть функции, которые отправляют данные о пользователе.
Данные преобладают. Если вы выбрали правильные структуры данных и хорошо все организовали, алгоритмы почти всегда будут очевидны. Структуры данных, а не алгоритмы, занимают центральное место в программировании.
Я думаю, что философы могут делать вещи, подобные ученым-теоретикам, в том смысле, что, прочитав об эмпирических данных, они тоже могут подумать о том, какие гипотезы и теории могут объяснить эти данные. Таким образом, между философией и наукой существует преемственность.
Связанные авторы
Остин О'Мэлли Цитаты
американский
Ученый
Карл Саган Цитаты
американский
Ученый
Цитаты Чарльза Дарвина
Английский
Ученый
Цитаты Э.О. Уилсона
американский
Ученый
Георг К. Лихтенберг Цитаты
Немецкий
Ученый
Айзек Азимов Цитаты
американский
Ученый
Джейн Гудолл Цитаты
Английский
Ученый
Маргарет Мид Цитаты
американский
Ученый
Цитаты Нассима Николаса Талеба
Ливанский
Ученый
Цитаты Нила Деграсса Тайсона
американский
Ученый
Цитаты Ричарда Докинза
Английский
Ученый
Цитаты Стивена Джея Гулда
американский
Ученый
Цитаты Стивена Пинкера
канадский
Ученый
Цитаты Сильвии Эрл
американский
Ученый
Цитаты Томаса Хаксли
Английский
Ученый
У. Эдвардс Деминг Цитаты
американский
Ученый