Landing AI重点在于让客户能够自己训练机器学习模型 ， 该公司主要为其提供相关工具 ， 能在数据出现异常时进行数据标记 ， 让公司自己就能实现模型的快速更新 。
吴恩达表示 ， 这不仅仅是制造业的问题 ， 以医疗健康领域为例 ， 每家医院的电子版健康记录都有自己的格式 ， 期望每家医院的程序员开发不同的模型是不现实的 ， 唯一的方法就是为客户提供工具 ， 让他们能够构建适配的模型 ， Landing AI目前在计算机视觉领域推广这样的工具 ， 其他AI领域业需要做这样的工作 。
结语：深度学习方法或转向 ， 数据求精不求多长期以来 ， 深度学习模型的更新与优化主要依赖对模型的调整 ， 或直接补充更多数据 ， 反复训练模型 ， 提升模型的准确度 。 吴恩达则更推荐对少量噪声数据进行数据标记和更新 ， 实现更有针对性的模型优化 。
此前 ， 吴恩达在推特上发起了“Data-centric AI”竞赛 ， 使更多从业人员注意到通过数据进行模型优化的方法 ， 越来越多的研究人员使用数据增强（data augmentation）、合成数据（synthetic data）等方法 ， 实现更高效的模型训练 。 未来 ， 数据优化是否会成为实现模型迭代的主流方法 ， 值得期待 。
来源：IEEE
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