Kili Technology
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你可能不知道这一点，但是：
MNIST 的数据集错误率为 3.4%，仍然被超过 38,000 篇论文引用。
ImageNet 数据集及其众包标签的错误率为 6%。该数据集可以说是谷歌和 Facebook 开发的最流行的图像识别系统的基础。这些数据集中的系统错误会产生现实后果。在包含错误的数据上训练的模型被迫学习这些错误，从而导致错误的预测或需要对不断增加的数据进行重新训练以“消除”错误。
每个行业都已经开始了解人工智能的变革潜力并进行投资。但机器学习转换器的革命和对机器学习模型优化的不懈关注正在达到收益递减的地步。还有什么？
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