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Speaker:徐宏民  Description:目前另人矚目的深度學習演算法幫助最大的領域在於複雜、非結構性的資料。這就是為什麼在影像、視訊、語音的研究上看到跳躍式的進步、甚至部分還超越人類的感知能力。正當產業界引頸期盼,希望將這一系列的技術落地為產品的時候,首先得面對的難題是,針對垂直領域,如何獲取有品質的訓練資料。因爲學理上,擁有數千(佰)萬個參數的深度學習網路也必須有相當的訓練資料,關乎智能產品的穩定度及正確性。在這個演講中,我們將探討各種前瞻研究所使用過的策略以及彼此的利弊得失。也會分享近來落實深度學習技術在工業產品上所獲得的(成功跟失敗)經驗。 對於希望落地深度學習技術的產業界朋友們,覺得是值得關注的議題。