大数据|吴恩达：告别，大数据( 四 )

在消费类软件互联网中，我们可以训练少数机器学习模型来为10亿用户服务。而在制造业，你可能有10,000 制造商定制10,000 个人工智能模型。所面临的挑战是，Landing AI 在不雇用10,000名机器学习专家的情况下，如何做到这一点？
IEEE：所以为了提高质量，必须授权用户自己进行模型训练？
吴恩达：是的，完全正确！这是一个全行业的AI问题，不仅仅是在制造业。例如在医疗领域，每家医院电子病历的格式略有不同，如何训练定制自己的AI模型？期望每家医院的IT人员重新发明神经网络架构是不现实的。因此，必须构建工具，通过为用户提供工具来设计数据和表达他们的领域知识，从而使他们能够构建自己的模型。
IEEE：您还有什么需要读者了解的么？
吴恩达：过去十年，人工智能最大的转变是深度学习，而接下来的十年，我认为会转向以数据为中心。随着神经网络架构的成熟，对于许多实际应用来说，瓶颈将会存在于“如何获取、开发所需要的数据”。以数据为中心的AI在社区拥有巨大的能量和潜力，我希望能有更多的研究人员加入！

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