未来十年，AI迎来“小数据”一时期？

片取样，就不够进一步赢得一个高准确性的数学新方法。在具体调动时，是要探究最适合用做数学新方法构筑的那其余部分取样，用做输出错误具体内容。

已对，吴恩达说是师某种持续性道：一个经过军事训练的人工神经网络系统会在大其余部分取样集上的体现还极好，却只在取样的一个同构上产生了差值。这时候，如果要为了更高该同构的机动性，而变动整个人工神经网络架构，这是颇为艰难的。但是，如果能仅对取样的一个同构顺利顺利进行的设计，那么就可以不够有计划性的解决这个弊端。

例如，当背景中都有汽车音量时，有一个口语标识系统会的体现时会不好。认识了这一点，就可以在汽车音量的背景下整理不够多的取样，而不是所有的临时工都要整理不够多的取样，那样处理事件起来时会不够为昂贵且节省。

再比如，手机上有许多不尽相同这不一定的原因，有可能时会是刷、脸颊、坑痕、金属材料变色或者其它这不一定的不合理。如果军事训练过的数学新方法在扫描原因时总体体现很好，但在坑痕上体现得不好，那么还原取样的分解成就可以不够有计划性地解决这个弊端，只为坑痕类别分解成不够多的取样。

事实上，小取样这不是一个全新的研究课题，在人工神经网络层面，小取样的处理事件新方法早已日益多。

再加取样研习

通过再加取样研习新高科技，为人工神经网络数学新方法发放再加量军事训练取样，适合在数学新方法东南面实际上监理研习情况下而军事训练取样过剩时可用。

再加取样研习新高科技常领亦然做集成电路感知层面。在集成电路感知中都，数学新方法有可能不所需很多实例来标识某一普通人。例如，具有用做解锁手机的下巴标识算法，需要数千张本人的相片日后可开启手机。

专业知识概要

专业知识概要属于二级取样集，因为专业知识概要是通过配对除此以外的大取样而形成的。专业知识概要由某种持续性来说具有定义含有义并刻画特定亦然的取样点或标签合组。

例如，一个专业知识概要有可能由一第四部著名女演员名字的取样点合组，共事过的女演员相互间以线（或称之为边）连接起来。专业知识概要是一种不够为有用的工具，以一种持续性可说明了和可重复可用的方式也组织专业知识。

迁至研习

当一个人工神经网络数学新方法作为另一数学新方法的军事训练一条路，以帮助此数学新方法顺利进行特别特殊任务时，就所需用到迁至研习新高科技。

从本质上说是，是将一个数学新方法的专业知识迁至到另一个数学新方法。以除此以外数学新方法为一条路，再可用额外取样来进一步军事训练数学新方法，从而养成数学新方法处理事件新特殊任务的能力。如果新特殊任务不所需除此以外数学新方法的某些密切相关其余部分，也可以将其删除。

在自然语闻处理事件和集成电路感知等所需大量计算能力和取样的层面，迁至研习新高科技尤为有效。领亦然迁至研习新高科技可以减缓特殊任务的临时工量和所需时间。

自监理研习

自监理研习的原理是，让数学新方法从原有的取样中都整理监理讯号。数学新方法并用原有取样来亦同报未曾精确测量到的或像是的取样。

例如，在自然语闻处理事件中都，取样科学家有可能时会在数学新方法中都输入一个缺再加片语的语句，然后让这个数学新方法亦同报所缺再加的片语。没有人曾像是的片语中都赢得足够的背景线索后，数学新方法日后学时会标识句中都像是的片语。

还原取样

当等价取样集普遍存在紊乱，而原有取样不会填补时，就可以并用还原取样。

比较普遍的实例是下巴标识数学新方法。下巴标识数学新方法所需包含有人类全部肤色的下巴图像取样，但弊端是，深色面孔的相片比暗红色面孔的相片取样要再加。取样科学家可以人工创始深色面孔取样，以解决问题其推选的平等性，而不是创始一个不能标识深色面孔的数学新方法。

但人工神经网络医学专家需在想像世界中都不够完全地测试这些数学新方法，并在集成电路分解成的取样集过剩时，添加额外的军事训练取样。

小取样的大商业价值

时至今日，小取样的商业价值正在被各行各业所重视。

2021年9年初，加拿大网络安全和新兴新高科技局（原称CSET）发表的《小取样人脑的巨大商业价值》研究报告指出，曾一度被忽视的小取样（Small Data）人脑商业价值不可估量！

一是，加长形状实体间AI能力差距。

由于不尽相同行政部门整理、存储和处理事件取样的能力差异较大，AI的“贫民”（如大型高科技子公司）和“贫民”相互间正在拉出差距。可用小取样构筑AI系统会，能够大幅降低中都小型大型企业进入AI的壁垒，减缓有别于大型企业重大项目的研发时间和开销，将带进数以万计的商业重大项目的重要突破口。

二是，推动取样匮乏层面的持续发展。

对于许多亟待解决的弊端如：为没有电子生活品质历史记录的人构筑亦同报哮喘危险性的算法，或者亦同报活火山突然喷发的有可能性，可用取样很再加或者根本不普遍存在。

小取样新方法以发放原则性的方式也来处理事件取样紊乱或匮乏。它可以并用上标取样和未曾上标取样，从特别弊端迁至专业知识。小取样也可以用再加量取样点创始不够多取样点，凭借相关联层面的逻辑上专业知识，或通过构筑模拟或UTF-构造假设去开始新层面的冒险。

三是，能避免干净取样弊端。

小取样新方法能让对“干净取样”乏憾乏的大型行政部门受益。不可计数的“干净取样”所需节省大量倾力顺利顺利进行取样挖掘、上标和整理才能够“转化”，而小取样新方法中都取样上标法可以通过基本功能分解成标签不够轻松地处理事件大量未曾上标的取样。迁至研习、贝叶斯新方法或人工取样新方法可以通过减缓所需挖掘的取样量，分别依据特别取样集、构造化数学新方法和还原取样来显着降低干净取样弊端的规模。

四是，减缓为副与者取样的整理。

全球各国都陆续制订了针对为副与者取样保护的政策法令，用小取样新方法能够很大持续性上减缓整理为副与者取样的行为，通过人工还原取样或可用模拟军事训练算法，让可用人工神经网络变得不够恰当，从而让人们对大规模整理、可用或披露生产者取样不再担忧。

结语

AI依赖性相当多取样、取样是必不可再加的战略海洋资源，但也绝不能忽视小取样的商业价值，尤其是在AI走向领亦然落地的下一个十年中都，是时候从大取样改向小取样、优质取样了。

本文来自微信公众号“高科技寒报导”（ID:ITCloud-BD），作者：高科技寒报导，36钛经授权发表。

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