大数据|吴恩达：告别，大数据( 三 ) 玩偶|新纶|新材料|新材|新纶新

IEEE：您可以举例具体说明吗？若一家公司找到Landing AI，并说他们在视觉检查方面有问题时，您将如何说服他们？您又将给出怎样的解决方案呢？
吴恩达：合成数据生成是一个非常强大的工具，但我通常会先尝试许多更简单的工具。比如说用数据增强来改善标签的一致性，或者只是要求厂家收集更多的数据。
当客户找到我们时，我们通常会先就他们的检测问题进行交谈，并查看一些图像，以验证该问题在计算机视觉方面是否可行。假若可行，我们会要求他们将数据上传到LandingLens平台。我们通常根据“以数据为中心的AI”方法向他们提供建议，并帮助他们对数据进行标记。
Landing AI关注的重点之一是让制造企业自己做机器学习的工作。我们的很多工作都是为了软件的便捷使用。通过对机器学习的开发迭代，我们为客户提供了如何在平台上训练模型，以及如何改进数据标记问题来提高模型的性能等很多建议。我们的训练和软件在此过程中会一直发挥作用，直到将训练好的模型部署到工厂的边缘设备上。
IEEE：那您如何应对不断变化的需求？如果产品发生变化或是工厂的照明条件发生变化，在这样的情况下，模型能适应吗？
吴恩达：这要因制造商而异。在很多情况下都有数据偏移，但也有一些制造商已经在同一生产线上运行了20年，几乎没有什么变化，所以在未来5年内他们也不期望发生变化，环境稳定事情就变得更容易了。对于其他制造商，在出现很大的数据偏移问题时我们也会提供工具进行标记。我发现使制造业的客户能够自主纠正数据、重新训练和更新模型真的很重要。比如现在是美国的凌晨3点，一旦出现变化，我希望他们能够自行立即调整学习算法，以维持运营。
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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