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1 以数据为中心的人工智能：最佳实践、负责任的人工智能等等
2 Data-Centric AI Best Practices, Responsible AI, and More
2.1 课程详情

以数据为中心的人工智能：最佳实践、负责任的人工智能等等

Data-Centric AI Best Practices, Responsible AI, and More

课程详情

机器学习通常侧重于为给定数据集生成有效的模型。在现实应用中，数据是混乱的，改进模型并不是获得更好性能的唯一方法。以数据为中心的人工智能 (DCAI) 是一门新兴科学，研究改进数据集的技术，这通常是提高实际机器学习应用性能的最佳方法。虽然数据科学家长期以来通过临时试验/错误和直觉手动实践这一点，但 DCAI 认为数据的改进是一门系统工程学科。在本课程中，Aishwarya Srinivasan 介绍了以数据为中心的原则，当我们从以模型为中心的方法转向以数据为中心的范式时，这些原则指导我们在人工智能新时代的前进道路。了解 DCAI——它是什么以及它提供的价值。Aishwarya 涵盖了 DCAI 工作流程；MLOps 作为 DCAI 的一部分；数据验证和预处理；模型验证；偏见检测和缓解；负责任的人工智能；和更多。
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