【回顾】从数据采集与标记行业看数据与深度学习之关系

AI 研习社系列公开课持续进行中，高水平的嘉宾、精彩的分享主题、宽广的学术视角和敏锐的行业理解，肯定会让每个观众 / 读者都有所收获。

深度模型在机器学习很多领域都取得了巨大成功，但也对算法的原材料训练数据提出了更多的要求。对于研发高水平的算法，数据的高质量采集、清洗、处理等等对算法效果会有直接影响。本次公开课来自 BasicFinder 标注平台的数据科学家吴昊为大家介绍了数据规模、数据质量等与深度学习算法之间的关系，以及为算法做数据准备的一些经验。