数据质量和模型调优哪个更重要？

AI与数据科学技术发展及商业价值探讨

MLOps & MLaaS 系列活动二

Data-centric

Model-centric

人工智能 (AI) 正在吸引越来越多的企业投资。随着机器学习（Machine Learning， ML）技术的发展，MLOps和MLaaS（Machine Learning as a Service）开始产生更广泛的影响，可释放的潜在价值正在出现增长。

MLOps不再被狭义地定义为“将DevOps的原理应用于机器学习程序的能力”，因为这样会忽略MLOps对客户的价值。MLOps是机器学习时代的DevOps，它的主要作用就是连接模型构建团队和运维团队，建立起一套标准化的模型开发、部署与运维流程。使得企业组织能更好的利用机器学习的能力来促进业务增长。在MLOps的生命周期里，一些优秀的早期初创公司已经出现，如Scale AI、Aquarium、H2O、DataRobot、格物钛、深度赋智等。

今年3月，吴恩达在MLOps的直播讲座强调数据质量比模型调优更为重要和有效，甚至举办了Data-centric的比赛。为了保证数据质量，吴恩达认为MLOps可以解决这个问题。

本期主题围绕MLOps在数据工程部署中的Data-centric VS Model-centric 的应用策略，及由此引发的MLOps的未来发展趋势展开讨论。格物钛创始人兼CEO崔运凯先生将作为Data-centric开发理念的代表与来自一线的创业者、VC、数据科学家们对这一千亿美元的技术市场做深度解读。

活动嘉宾

崔运凯

格物钛

创始人兼CEO

吴承霖

深度赋智

创始人兼CEO

活动时间

9月5日

北京时间上午9:30

进群探讨交流

线上参与方式：

Clubhouse:工友记club

Zoom Webinar:84114623967

想要了解更多活动信息，可关注格物钛微信订阅号

关于「格物钛」

格物钛智能科技专注打造人工智能新型基础设施，通过非结构化数据平台和公开数据集社区，帮助机器学习团队和个人更好地释放非结构化数据潜力，让AI应用开发更快、性能表现更优，持续为人工智能赋能千行百业、驱动产业升级、推进科技普惠打造坚实基础。目前已获得红杉、云启、真格、风和、耀途资本以及奇绩创坛的千万美金投资。

Open Datasets ????

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