Big Data To Good Data: Andrew Ng Urges ML Community To Be More Data-Centric And Less Model-Centric
Big Data To Good Data: Andrew Ng Urges ML Community To Be More Data-Centric And Less Model-Centric “If 80 percent of our work is data preparation, then ensuring data quality is the important work of a machine learning team.” “If 80 percent of our work is data preparation, then ensuring data quality is the important work of a machine learning team.” Andrew Ng The progress in machine learning progre
株式会社フライウィール - FLYWHEEL, Inc.
「DXがわからない」 「部門間でデータが連携されていない」 「データ活用する目的がわからない」 「人の手に頼った業務が多い」
A Berkeley View of Systems Challenges for AI
A Berkeley View of Systems Challenges for AI Ion Stoica Dawn Song Raluca Ada Popa David A. Patterson Michael W. Mahoney Randy H. Katz Anthony D. Joseph Michael Jordan Joseph M. Hellerstein Joseph Gonzalez Ken Goldberg Ali Ghodsi David E. Culler Pieter Abbeel Electrical Engineering and Computer Sciences University of California at Berkeley Technical Report No. UCB/EECS-2017-159 http://www2.eecs.ber
(平成29年6月6日)「データと競争政策に関する検討会」報告書について | 公正取引委員会
平成29年6月6日 公正取引委員会 競争政策研究センター 近年，IoT（Internet of Things）※の普及や人工知能関連技術の高度化を背景として，「ビッグデータ」の解析で得られる知見が，既存の業界の垣根を越えた新たな革新を生むことが期待されています。データを事業活動に生かすことの重要性が高まる中で，データの利活用を促すことに資するような競争政策上の課題について検討を行うことが必要となっています。 このような状況を踏まえ，公正取引委員会は，競争政策研究センター内に「データと競争政策に関する検討会」（座長：後藤晃 東京大学名誉教授）を設置し，データの収集及び利活用に関連する競争政策並びに独占禁止法上の論点を整理するため，本年1月からこれまで6回にわたって会議を開催し，検討を行ってきました。 この度，同検討会における，これまでの検討を踏まえ，報告書を取りまとめましたので，公表いたしま
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