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Andrew Ng是機器學習的先驅、Landing AI的創始人兼首席執行官，也是谷歌Brain的前團隊負責人。最近，他在未來以數據為中心的人工智能虛擬會議上發表演講，討論了一些負責任的以數據為中心的人工智能開發的實用技巧。

本演講將深入探討適用于非結構化數據的以數據為中心的AI技巧。

一個人工智能系統由兩部分組成:模型-算法或一些代碼-數據。對于大多數數據科學家(包括我自己)來說，機器學習研究人員的主導模式是下載一個固定的數據集，并在模型上進行迭代。這已經成為一種慣例，這是對這種以模型為中心的方法的成功的肯定。多虧了這種以模型為中心的AI開發模式，今天的“代碼”或模型基本上是一個已解決的問題。

這種對模型的強調將我們帶到了高性能模型架構被廣泛使用的地方。然而，系統工程數據集的方法是滯后的。今天，我發現使用工具、流程和原則來系統地設計數據來提高人工智能系統的性能要有用得多。就在過去的4-5個月里，以數據為中心的人工智能運動獲得了很大的發展勢頭，現在“以數據為中心的人工智能”這個術語出現在許多公司的主頁上，而在此之前它幾乎是不存在的。