從數據採集與標記行業看數據與深度學習之關係

分享背景

深度模型在機器學習很多領域都取得了巨大成功，但也對演算法的原材料訓練數據提出了更多的要求。對於研發高水平的演算法，數據的高質量採集、清洗、處理等等對演算法效果會有直接影響。本次分享主要介紹數據規模、數據質量等與深度學習演算法之間的關係，以及為演算法做數據準備的一些經驗。

分享主題

AI數據面面觀---從數據採集與標記行業看數據與深度學習之關係

分享人簡介

吳昊，本科畢業於上海交通大學，碩士畢業於紐約大學，現任BasicFinder標註平台數據科學家，專註於數據眾包策略研究、深度學習模型數據採集與標記方案諮詢及優化。

分享時間

北京時間10月16日（周一） 20:00

參與方式

掃描海報二維碼添加社長微信，備註「吳昊」

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