Kili Technology
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你可能不知道這一點，但：
MNIST 的資料集錯誤率為 3.4%，仍被超過 38,000 篇論文引用。
ImageNet 資料集及其眾包標籤的錯誤率為 6%。該資料集可以說是 Google 和 Facebook 開發的最受歡迎的圖像識別系統的基礎。這些資料集中的系統錯誤會產生現實後果。在包含錯誤的資料上訓練的模型被迫學習這些錯誤，從而導致錯誤的預測或需要對不斷增加的資料進行重新訓練以「消除」錯誤。
每個產業都開始了解人工智慧的變革潛力並進行投資。但機器學習轉換器的革命和對機器學習模型優化的不懈關注正在達到收益遞減的地步。還有什麼？
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