如何应对“吴恩达：人工智能落地最重要的挑战之一是小数据”的困境？

这是傅一平的第302篇原创 作者：傅一平 个人微信：fuyipingmnb 众所周知，在数据量非常小的时候，深度学习的复杂网络无法取得很好的效果，辩证的讲，数据不是一种无限的资源，而人工智能所需的数据相当昂贵和耗时，一方面深度学习需要准确的标记图像或文本训练数据，而标记需要大量的人力；另一方面，许多数据存在着隐私和安全风险，比如说医疗等等，数据的开放不是短期内能解决的。 现在数据孤岛、数据隐私、小

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