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新智元報道

來源：Twitter

編輯：yaxin、LZY

【新智元導(dǎo)讀】今天是吳恩達45歲生日。他是國際最權(quán)威的ML學(xué)者之一，學(xué)生遍布世界各地。在最近的一期線上課程中，吳恩達提出了以模型為中心向以數(shù)據(jù)為中心的AI。他發(fā)推稱，「大家為自己送上最好的禮物就是，觀看這個視頻并提出自己的見解」。

今天是吳恩達（Andrew Ng）45歲生日，讓我們祝他生日快樂！

吳恩達發(fā)推稱，「大家為自己送上最好的禮物就是，觀看這個視頻觀看并提出自己的見解。讓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?！?/span>

在這個視頻中，吳恩達提出了著名二八定律：80%的數(shù)據(jù)+20%的模型=更好的AI。

他是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系和電子工程系副教授，還是在線教育平臺Coursera的聯(lián)合創(chuàng)始人。

是當(dāng)今人工智能和機器學(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。

謝謝他帶給我們的禮物，也感謝他為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域做出的貢獻！

二八定律：80%的數(shù)據(jù)+20%的模型=更好的機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)操作(MLOps)——從以模型為中心到以數(shù)據(jù)為中心的AI這一課程上線的第一天，就引來了全球近3萬人的觀看。

吳恩達開場的第一句話就深入人心：

AI = Data + Code

他表示，「如果我們80％的工作是數(shù)據(jù)準備，那么確保數(shù)據(jù)質(zhì)量是機器學(xué)習(xí)團隊的重要工作。」

機器學(xué)習(xí)的進步是模型帶來的還是數(shù)據(jù)帶來的，這可能是一個世紀辯題。

吳恩達對此的想法是，一個機器學(xué)習(xí)團隊80%的工作應(yīng)該放在數(shù)據(jù)準備上，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量是最重要的工作，每個人都知道應(yīng)該如此做，但沒人在乎。如果更多地強調(diào)以數(shù)據(jù)為中心而不是以模型為中心，那么機器學(xué)習(xí)的發(fā)展會更快。

機器學(xué)習(xí)的進步很大程度上歸功于團隊下載模型并試圖在標(biāo)準基準數(shù)據(jù)集上做得更好。所以他們大部分的時間都花在了改進代碼，模型或算法上。

機器學(xué)習(xí)的進步一直是由提高基準數(shù)據(jù)集性能的努力所推動的。研究人員的常見做法是在嘗試改進代碼的同時保持數(shù)據(jù)固定。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)集大小適中（<10,000個示例）時，如果數(shù)據(jù)集良好，則ML（Machine Learning）的團隊將取得更快的進步。

所以對于很多問題，我們應(yīng)該做的不僅是改進代碼，而且應(yīng)該將思維方式轉(zhuǎn)向如何創(chuàng)造出一種更系統(tǒng)的方式來改進數(shù)據(jù)，這才是很有用的。

吳恩達（Andrew Ng）認為如果更多地強調(diào)以數(shù)據(jù)為中心而不是以模型為中心，那么機器學(xué)習(xí)將快速發(fā)展。

傳統(tǒng)軟件是由代碼提供動力，而AI系統(tǒng)是同時使用代碼（模型+算法）和數(shù)據(jù)構(gòu)建的。

當(dāng)系統(tǒng)運行不正常時，許多團隊會本能地嘗試改進代碼。但是對于許多實際應(yīng)用而言，集中精力改善數(shù)據(jù)會更有效。

吳恩達（Andrew Ng）提到每個人都應(yīng)對ML做出80％的數(shù)據(jù)準備。

小編快速瀏覽了一下arxiv，了解到ML研究的方向現(xiàn)在圍繞基準測試展開了前所未有的競爭，所以我們更應(yīng)該充分做好數(shù)據(jù)準備，爭取在競爭中脫穎而出。

我們都知道Google具有BERT，則OpenAI具有GPT-3。但是，這些神奇的模型僅解決了業(yè)務(wù)問題的20％。

良好部署的不同之處就在于數(shù)據(jù)的質(zhì)量。每個人都可以使用經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的模型或許可的API。

根據(jù)劍橋研究人員所做的一項研究，最重要的但卻經(jīng)常被忽略的問題就是數(shù)據(jù)分散。

當(dāng)數(shù)據(jù)從不同的源流式傳輸時會出現(xiàn)問題，這些源可能具有不同的架構(gòu)，不同的約定及其存儲和訪問數(shù)據(jù)的方式。

現(xiàn)在，這對于ML工程師來說是一個繁瑣的過程，因為需要他們將信息組合成適合機器學(xué)習(xí)的單個數(shù)據(jù)集，較大的數(shù)據(jù)量可能還會使標(biāo)記變得困難。

MLOps是什么？

MLOps，即Machine Learning和Operations的組合，是ModelOps的子集。

它是數(shù)據(jù)科學(xué)家與操作專業(yè)人員之間進行協(xié)作和交流以幫助管理機器學(xué)習(xí)任務(wù)生命周期的一種實踐。

與DevOps或DataOps方法類似，MLOps希望提高自動化程度并提高生產(chǎn)ML的質(zhì)量，同時還要關(guān)注業(yè)務(wù)和法規(guī)要求。

互聯(lián)網(wǎng)公司通常用有大量的數(shù)據(jù)，而如果在缺少數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景中進行部署AI時，例如農(nóng)業(yè)場景，你不能指望自己有一百萬臺拖拉機為自己收集數(shù)據(jù)。

視頻地址：https://www.youtube.com/watch?v=06-AZXmwHjo

基于MLOps，吳恩達也提出幾點建議：

MLOps的最重要任務(wù)是提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
標(biāo)簽的一致性也很重要。檢驗標(biāo)簽是否有自己所管轄的明確界限，即使標(biāo)簽的定義是好的，缺乏一致性也會導(dǎo)致模型效果不佳。
系統(tǒng)地改善baseline模型上的數(shù)據(jù)質(zhì)量要比追求具有低質(zhì)量數(shù)據(jù)的最新模型要好。
如果訓(xùn)練期間出現(xiàn)錯誤，那么應(yīng)當(dāng)采取以數(shù)據(jù)為中心的方法。
如果以數(shù)據(jù)為中心，對于較小的數(shù)據(jù)集（<10,000個樣本），則數(shù)據(jù)容量上存在很大的改進空間。
當(dāng)使用較小的數(shù)據(jù)集時，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的工具和服務(wù)至關(guān)重要。

一致性的數(shù)據(jù)定義，涵蓋所有邊界情況，從生產(chǎn)數(shù)據(jù)中得到及時的反饋，數(shù)據(jù)集大小合適。

吳恩達同時建議不要指望工程師去嘗試改善數(shù)據(jù)集。相反，他希望ML社區(qū)開發(fā)更多MLOps工具，以幫助產(chǎn)生高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集和AI系統(tǒng)，并使他們具有可重復(fù)性。除此之外，MLOps是一個新生領(lǐng)域，MLOps團隊的最重要目標(biāo)應(yīng)該是確保整個項目各個階段的高質(zhì)量和一致的數(shù)據(jù)流。

在線教育平臺Coursera上市，吳恩達身價超4億美元

值得關(guān)注的是，3月31日，在線教育平臺Coursera以超過40億美元的估值首次公開募股（IPO)。吳恩達身價超4億美元。

Coursera由斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系教授Daphne Koller和吳恩達于2012年創(chuàng)辦。

吳恩達的理想是讓世界上每個人能夠接受高質(zhì)量的免費教育。

沒想到的是，吳恩達74歲的父親Ronald Paul Ng在過去八年的時間里一直在使用自己兒子創(chuàng)辦的在線學(xué)習(xí)平臺Coursera，他是兒子最有力的支持者！

吳老在Coursera上報名參加的第一門課程名為《模型思維》(Model Thinking)，這是密歇根大學(xué)(University of Michigan)的一門基于邏輯的在線課程。他甚至還上過自己兒子的課程：吳恩達的深度學(xué)習(xí)AI課程。

吳老不僅是Coursera的第一批學(xué)生，他還立志要終身學(xué)習(xí)！

吳恩達曾經(jīng)還有一次為自己的父親學(xué)完了Coursera上面的146門課發(fā)了推特表示慶祝。

所以吳恩達為什么會創(chuàng)辦在線教育平臺Coursera呢？

這是因為多年前，吳恩達收到一本父親在1980年寫的有關(guān)機器學(xué)習(xí)診斷肝臟疾病的論文副本，吳恩達備受鼓舞，他想進一步將機器學(xué)習(xí)與醫(yī)療等行業(yè)結(jié)合起來，因此創(chuàng)辦了Coursera。

Coursera旨在同世界頂尖大學(xué)合作，在線提供網(wǎng)絡(luò)公開課程。Coursera的首批合作院校包括斯坦福大學(xué)、密歇根大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、賓夕法尼亞大學(xué)等美國名校，還有很多世界上非常有名大學(xué)與企業(yè)與Coursera紛紛合作。

Coursera作為MOOC（大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程）中的領(lǐng)頭羊，在創(chuàng)立后三年就擁有了160多名員工，由原耶魯校長擔(dān)任CEO，Coursera的使命就是讓所有人最便捷的獲取世界最優(yōu)質(zhì)的教育機會，“Universal Access to the World's Best Education”。

小編也經(jīng)常在Coursera上面看國外知名大學(xué)的網(wǎng)課，真的受益匪淺！看來Coursera成功上市也是志在必得！

現(xiàn)在Coursera的股票差不多45美金/股，你們會買嗎？

參考資料：

https://www.163.com/dy/article/FP2LTNA90511831M.html

https://twitter.com/AndrewYNg/status/1383461008920891397

https://analyticsindiamag.com/big-data-to-good-data-andrew-ng-urges-ml-community-to-be-more-data-centric-and-less-model-centric/

吳恩達，45歲生日快樂！提出著名二八定律：80%數(shù)據(jù)+20%模型=更好的AI

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吳恩達，45歲生日快樂！提出著名二八定律：80%數(shù)據(jù)+20%模型=更好的AI