美智库最新报告:小数据人工智能潜力不可估量数据派THU共 501字,需浏览 2分钟 ·2021-11-24 03:45 来源:专知本文附链接,建议阅读5分钟研究人员从四个方面说明了“小数据”方法的重要性。传统观点认为,大量数据支撑起了尖端人工智能的发展,大数据也一直被奉为打造成功机器学习项目的关键之匙。但AI ≠ Big Data,该研究指出,制定规则时如果将——人工智能依赖巨量数据、数据是必不可少的战略资源、获取数据量决定国家(或公司)的人工智能进展—— 视为永恒真理,就会“误入歧途”。介于当下大环境过分强调大数据却忽略了小数据人工智能的存在,低估了它不需要大量标记数据集或从收集数据的潜力,研究人员从四个方面“缩短大小实体间AI能力差距、减少个人数据的收集、促进数据匮乏领域的发展和避免脏数据问题”说明了“小数据”方法的重要性。https://cset.georgetown.edu/publication/small-datas-big-ai-potential/ 浏览 16点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 美国智库最新报告:长期被忽略的小数据人工智能潜力不可估量大数据文摘0最新 Java 发展趋势报告博文视点Broadview0【行业资讯】聚焦前沿科技,布局人工智能智库水木人工智能学堂0人工智能数据标注光山县科思网络科技有限公司0最新疫情数据报告已到达你的邮箱!恋习Python0【研究报告】中国人工智能人才培养报告水木人工智能学堂02021人工智能状况分析报告人工智能与算法学习02022人工智能深度行业报告水木人工智能学堂0美团《2021火锅品类数据报告》发布亿欧网0【行业资讯】人工智能产业最新发展趋势水木人工智能学堂0点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报