吳恩達(dá)，新冠7天痊愈！

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重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

轉(zhuǎn)載自：新智元 | 編輯：桃子?拉燕

【導(dǎo)讀】剛剛，AI大牛吳恩達(dá)發(fā)文表示，自己的新冠結(jié)果已由陽性轉(zhuǎn)為陰性。祝賀大佬身體恢復(fù)健康！

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吳恩達(dá)新冠痊愈了！

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就在剛剛，AI大牛吳恩達(dá)發(fā)推文稱：

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「我現(xiàn)在幾乎沒有癥狀了，看起來病毒正在從我體中清除。」

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根據(jù)配圖可以看出，吳恩達(dá)從2月7日確診后，共進(jìn)行了3次新冠檢測(cè)。在短短7天內(nèi)，新冠結(jié)果由陽性轉(zhuǎn)為陰性。

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祝賀大佬身體恢復(fù)健康！

AI大牛吳恩達(dá)

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2月7日，吳恩達(dá)稱，自己的新冠病毒檢測(cè)呈陽性。

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此前確診后，他稱自己的癥狀類似于輕微流感，慶幸的是已接種過疫苗，所以自愈也是情理之中。

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提到吳恩達(dá)這名字，可以用家喻戶曉來形容。

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吳恩達(dá)（Andrew Ng）是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系和電子工程系教授，也是谷歌大腦的聯(lián)合創(chuàng)始人和主管，曾擔(dān)任過百度首席科學(xué)家。

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與此同時(shí)，他還是Landing AI、Deeplearning.ai的創(chuàng)始人，Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人。

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可以說，他是當(dāng)今人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國際最權(quán)威的學(xué)者之一，學(xué)生遍布世界各地。

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在人工智能深度學(xué)習(xí)方面的成就，極具國際影響力。在谷歌工作期間，他與頂級(jí)工程師合作打造了全球最大的「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」。

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這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以與人類大腦學(xué)習(xí)新事物相同的方式來學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)生活。我們所熟知的「谷歌大腦」（Google Brain）便由此得名。

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其中，吳恩達(dá)開發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最經(jīng)典的一個(gè)案例是，讓AI觀看一周YouTube視頻后，自主識(shí)別關(guān)于貓的視頻。這個(gè)案例為人工智能領(lǐng)域翻開嶄新一頁。

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此外，2012年吳恩達(dá)和斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授Daphne Koller聯(lián)合創(chuàng)辦了Coursera。

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這一MOOC （大規(guī)模開放在線課程）平臺(tái)現(xiàn)已成為全球數(shù)萬學(xué)子學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的首選。

告別，大數(shù)據(jù)

如今，吳恩達(dá)的工作重心放在了他的Landing AI公司上。

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他在最近一年里一直在提「以數(shù)據(jù)為中心的AI」，并希望大家的工作從以模型為中心向以數(shù)據(jù)為中心的AI轉(zhuǎn)變。

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吳恩達(dá)表示，「過去十年，代碼——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)已經(jīng)非常成熟。保持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)固定，尋找改進(jìn)數(shù)據(jù)的方法，才會(huì)更有效率。」

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在接受IEEE Spectrum的一個(gè)采訪中，吳恩達(dá)探討了人工智能領(lǐng)域下一個(gè)十年的風(fēng)向，并提出了是時(shí)候從大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向小數(shù)據(jù)、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)。

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關(guān)于小數(shù)據(jù)，吳恩達(dá)認(rèn)為，「它同樣能夠有威力，只要擁有50個(gè)好數(shù)據(jù)（examples），就足以向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋你想讓它學(xué)習(xí)什么。」

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就吳恩達(dá)提倡以數(shù)據(jù)為中心的觀點(diǎn)，不少學(xué)界資深人士發(fā)出質(zhì)疑：想法不新鮮，方向錯(cuò)誤...

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吳恩達(dá)表示，十年前，其發(fā)起支持構(gòu)建大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行動(dòng)Google Brain同樣引起了很多爭(zhēng)議。

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以數(shù)據(jù)為中心的AI是一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)科，旨在將關(guān)注點(diǎn)放在構(gòu)建AI系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)上。

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對(duì)于AI系統(tǒng)來說，你必須用代碼實(shí)現(xiàn)一些算法，然后在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。

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過去十年里，人們一直在遵循「下載數(shù)據(jù)集，改進(jìn)代碼」這一范式。多虧了這種范式，深度學(xué)習(xí)獲得了巨大的成功。

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而目前，對(duì)于許多實(shí)際應(yīng)用來說，現(xiàn)在更有效的方法是固定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，找到改進(jìn)數(shù)據(jù)的方法。

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吳恩達(dá)最后總結(jié)道，

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在過去十年中，人工智能的最大轉(zhuǎn)變是向深度學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變，未來十年，我認(rèn)為會(huì)轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)為中心。

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隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的成熟，對(duì)于許多實(shí)際應(yīng)用來說，瓶頸將是我們能否有效地獲取讓模型運(yùn)行良好所需的數(shù)據(jù)。

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而以數(shù)據(jù)為中心的人工智能運(yùn)動(dòng)在整個(gè)社區(qū)擁有巨大的能量和動(dòng)力。我希望更多的研究人員和開發(fā)人員能夠加入。

參考資料：

https://twitter.com/andrewyng/status/1493361035264155652?s=21

https://spectrum.ieee.org/andrew-ng-data-centric-ai

https://baike.baidu.com/item/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE/9465313

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--完--
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