小數據如何實現電腦視覺，微軟AI研究首席剖析關鍵
「深度學習的出現，讓電腦視覺蓬勃了起來。」臺灣微軟人工智慧研究中心首席研究總監賴尚宏指出，電腦視覺起飛的關鍵有兩個，一個是深度學習，另一個是「大量的開放資料」，特別是2010年的一場比賽，奠下了日後電腦視覺起飛的基礎。
這場比賽就是ImageNet大規模影像辨識和分類，收集了網路上1千5百多萬張經人工標註的影像，開源為訓練資料集和測試資料集，讓參賽者驗證自家模型的辨識準確率。這場競賽連續舉辦了7年，2012年時深度學習首次運用於比賽中，當屆冠軍的辨識準確率擊敗前屆的74％，直接躍升到85％，成功引起各方對深度學習的關注。而2015年時，該屆的冠軍準確率更高達96％，比人類辨識還精準。
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胡 自文
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