新的机器学习资源Hub，构筑作为「数据中心AI」的根据地的量子比特，

吴教授今天早上介绍了一个新的资源站，data-centric AI（DCAI）

这个DCAI是什么

表示最近AI从“模型中心型”向“数据中心型”的转移。

在过去的几十年里，AI研究大多集中在提高“code”，即模型和算法。

但是，在很多应用程序中，几乎都是用“code”来解决的，所以花时间改善比较有用。

[2002]但目前，使用数据集构建的工作通常是人工完成的，成本高昂，缺乏高效的数据工具。

为了解决这个问题，DCAI出现了

这一新资源站总结了数据的这一最新进展和最好实践，现在一共包括两大块内容：交流话题和NeurIPS研讨会资源。

现在有三种：标签和交叉源、数据验证和数据部署。

斯坦福计算机科学副教授Michael Bernstein，加州理工学院教授Anandkumar，谷歌Brain的研究负责人D。Sculley先生主导了讨论。

在每一个话题下，教授都会介绍，举个例子，提出解决方案。

例如，在数据充实化这个主题中，Anima教授从数据充实化应该解决的问题出发，提出解决方案，介绍最新的研究成果。

仅使用框架标签在训练数据中训练模型分割示例。

最后提供一个资源，供您参考[2003]。

DCAI的第二部分是NeurIPS研讨会的资源。

在去年的NeurIPS研讨会上，各个神的发言和对话。

每个视频都有同步的PPT

除了这些资源，你还可以成为DCAI社区的贡献者。这里分享DCAI的研究项目、工具、建议等。

吴教授的推特公开后，立刻受到了网友的热烈反应。有些人想加入社区，有些人想马上分享他们的成果

对“以数据为中心”的AI内容感兴趣的人，请一定要活用一下。

dcai地址为https：//datacentricai.org/

参考链接：https：//twitter.com/andrewyng/status/1494063769105821698