从以模型为中心的人工智能到以数据为中心的人工智能《From Model-CentricAl to Data-Centric Al)
1、Model-Centric AI 与 Data-Centric Al的区别2、Data-CentricAI之特征工程 (连续特征与离散特征、特征预处理、特征生成、特征选择、特征降维)3、Data-CentricA之样本工程 (样本的表示、样本集的构造)4、Data-CentricAI之数据集的质量 (异常样本以及异常特征的识四别和处理、Label的正确性问题、特征的覆盖度问题、样本和特征的正确
原文>>>【学术讲座】从以模型为中心的人工智能到以数据为中心的人工智能
【内容概要】
1、Model-Centric AI 与 Data-Centric Al的区别
2、Data-CentricAI之特征工程 (连续特征与离散特征、特征预处理、特征生成、特征选择、特征降维)
3、Data-CentricA之样本工程 (样本的表示、样本集的构造)
4、Data-CentricAI之数据集的质量 (异常样本以及异常特征的识四别和处理、Label的正确性问题、特征的覆盖度问题、样本和特征的正确性检查)
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