アンドリュー・ン氏の新たな動き：「データ中心のAI」の拠点となる新たなMLリソースサイトを設立

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私たちが構築した「データ中心の AI」という新しいリソースをご紹介します。専門家による記事や NeurIPS DCAI ワークショップの講演が掲載されています。ぜひご覧ください。

この DCAI の起源は何ですか?

これは、AI が「モデル中心」から「データ中心」へと移行している最近の傾向を表しています。

過去数十年にわたり、ほとんどの AI 研究は「コード」、つまりモデルやアルゴリズムの改善に重点を置いてきました。

ただし、多くのアプリケーションでは、基本的に「コード」で問題を解決できるため、データの改善に時間を費やす方が有用な場合がよくあります。

しかし、データセットの構築と使用の作業は、通常、依然として手作業で行われており、時間がかかり、労力とコストがかかり、効率的なデータ ツールが不足しています。

DCAI の登場はこの問題を解決するものです。

この新しいリソース サイトでは、データに関する最新の開発とベスト プラクティスがまとめられており、現在はコミュニケーション トピックと NeurIPS ワークショップ リソースという 2 つの主要な部分が含まれています。

現在議論されているトピックは、ラベリングとクラウドソーシング、データ拡張、展開中のデータという 3 つです。

議論は、スタンフォード大学のコンピューターサイエンスの准教授マイケル・バーンスタイン氏、カリフォルニア工科大学の教授アニマ・アナンドクマール氏、および Google Brain 研究責任者の D. スカリー氏が主導しました。

各トピックごとに教授が紹介し、例を示し、解決策を提案します。

たとえば、データ強化の話題では、アニマ教授はデータ強化が解決しなければならない問題から始め、解決策を示し、最新の研究結果を紹介しました。

トレーニング データ内の境界ボックス ラベルのみを使用して、インスタンス セグメンテーションのモデルをトレーニングします。

最後に、参考として関連リソースを示します。

DCAI の 2 番目の部分は、NeurIPS ワークショップ リソースです。

昨年の NeurIPS セミナーにおけるさまざまな偉人たちのスピーチと講演をご紹介します。

各ビデオには同期された PPT も付属しています。

これら 2 つのリソースに加えて、DCAI コミュニティへの貢献者になって、DCAI の研究プロジェクト、ツール、または提案をここで共有することもできます。

呉教授がこのツイートを投稿して以来、ネットユーザーからすぐに熱狂的な反応が寄せられた。多くの人がコミュニティに参加することに熱心であり、中にはすぐに成果を共有すると表明する人もいます。

「データ中心」のAIコンテンツに興味のある学生がいたら、今すぐ使ってみてください〜

DCAI アドレス:

https://datacentricai.org/