模型和数据是 AI 系统的基础，这两个组件在模型的开发中扮演着重要的角色。
人工智能领域最权威的学者之一吴恩达曾提出「80% 的数据 + 20% 的模型 = 更好的机器学习」，他认为一个团队研究 80% 的工作应该放在数据准备上，数据质量是重要的，但很少有人在乎。如果更多地强调以数据为中心而不是以模型为中心，机器学习会发展的更快。
我们不禁会问，机器学习的进步是模型带来的还是数据带来的，目前还没有一个明确的答案。
在本文中，Android 开发者和机器学习爱好者 Harshil Patel 介绍了「机器学习：以数据为中心 VS 以模型为中心」，通过对比以确定两者中哪个更重要，此外，Patel 还介绍了如何使用以数据为中心的基础设施。
以数据为中心的方法 VS 以模型为中心的方法
以模型为中心的方法意味着需要通过实验来提高机器学习模型性能，这涉及模型架构的选择、训练过程。而在以模型为中心的方法中，你需要保持数据相同，通过改进代码和模型架构来提高性能。此外，对代码的改进是以模型为中心的根本目标。
目前，大多数 AI 应用都是以模型为中心的，其中一个可能的原因是学术研究非常重视 AI 领域。根据吴恩达的说法，AI 领域 90% 以上的研究论文都是以模型为中心的，因为我们很难创建大型数据集，使其成为公认的标准。因此，AI 社区认为以模型为中心的机器学习更有前景。研究者在专注于模型的同时，往往会忽略数据的重要性。
对于研究者而言，数据是每个决策过程的核心，以数据为中心的公司通过使用其运营产生的信息，可以获得更准确、更有条理、更透明的结果，从而可以帮助公司组织更顺利地运行。以数据为中心的方法涉及系统地改进、改进数据集，以提高 ML 应用程序的准确性，对数据进行处理是以数据为中心的中心目标。
数据驱动 VS 以数据为中心
许多人经常混淆「以数据为中心」和「数据驱动」这两个概念。数据驱动是一种从数据中收集、分析和提取见解的方法，它有时被称为「分析」。另一方面，以数据为中心的方法侧重于使用数据来定义应该首先创建的内容；而以数据为中心的架构指的是一个系统，其中数据是主要和永久的资产。数据驱动架构意味着通过利用大量数据来创建技术、技能和环境。
对于数据科学家和机器学习工程师来说，以模型为中心的方法似乎更受欢迎。这是因为从业者可以利用自身知识储备来解决特定问题。另一方面，没有人愿意花大量时间去标注数据。
然而，在当今的机器学习中，数据至关重要，但在 AI 发展中却经常被忽视和处理不当。由于数据错误，研究者可能花费大量时间进行查错。模型精度较低的根本原因可能不是来自模型本身，而是来自错误的数据集。
除了关注数据外，模型和代码也很重要。但研究者往往倾向于在关注模型的同时忽略数据的重要性。最好的方法是同时关注数据和模型的混合方法。根据应用程序的不同，研究者应该兼顾数据和模型。
以数据为中心的基础架构
以模型为中心的机器学习系统主要关注模型架构优化及其参数优化。
以模型为中心的 ML 应用程序
上图中描述的是以模型为中心的工作流适用于少数行业，如媒体、广告、医疗保健或制造业。但也可能面临如下挑战：
- 需要高级定制系统：不同于媒体和广告行业，许多企业无法使用单一的机器学习系统来检测其产品的生产故障。虽然媒体公司可以负担得起有一个完整的 ML 部门来处理优化问题，但需要多个 ML 解决方案的制造企业不能按照这样的模板进行实施；
- 大型数据集的重要性：在大多数情况下，公司没有大量数据可供使用。相反，他们经常被迫处理微小的数据集，如果他们的方法是以模型为中心的，那么这些数据集很容易产生令人失望的结果。
吴恩达曾在他的 AI 演讲中解释了他如何相信以数据为中心的 ML 更有价值，并倡导社区朝着以数据为中心的方向发展。他曾经举了一个「钢铁缺陷检测」的例子，其中以模型为中心的方法未能提高模型的准确率，而以数据为中心的方法将准确率提高了 16%。
以数据为中心的 ML 应用程序
在实施以数据为中心的架构时，可以将数据视为比应用程序和基础架构更耐用的基本资产。以数据为中心的 ML 使数据共享和移动变得简单。那么，在以数据为中心的机器学习到底涉及什么？在实现以数据为中心的方法时，我们应该考虑以下因素：
- 数据标签质量：当大量的图像被错误标记时，会出现意想不到的错误，因此需要提高数据标注质量；
- 数据增强：让有限的数据产生更多的数据，增加训练样本的数量以及多样性（噪声数据），提升模型稳健性；
- 特征工程：通过改变输入数据、先验知识或算法向模型添加特征，常被用于机器学习，以帮助提高预测模型的准确性；
- 数据版本控制：开发人员通过比较两个版本来跟踪错误并查看没有意义的内容，数据版本控制是维护数据中最不可或缺的步骤之一，它可以帮助研究者跟踪数据集的更改（添加和删除），版本控制使代码协作和数据集管理变得更加容易；
- 领域知识：在以数据为中心的方法中，领域知识非常有价值。领域专家通常可以检测到 ML 工程师、数据科学家和标注人员无法检测到的细微差异，ML 系统中仍然缺少涉及领域专家的内容。如果有额外的领域知识可用，ML 系统可能会表现得更好。
应该优先考虑哪一个：数据数量还是数据质量？
需要强调的是，数据量多并不等同于数据质量好。当然，训练神经网络不能只用几张图就能完成，数据数量是一个方面，但现在的重点是质量而不是数量。
如上图所示，大多数 Kaggle 数据集并没有那么大。在以数据为中心的方法中，数据集的大小并不那么重要，并且可以使用质量较小的数据集完成更多的工作。不过需要注意的是，数据质量高且标注正确。
上图中是另一种标注数据的方式，单独或组合标注。例如，如果数据科学家 1 单独标注菠萝，而数据科学家 2 将其组合标注，则两者标注的数据不兼容，导致学习算法变得混乱。因此，需要将数据标签保持一致；如果需要单独标注，请确保所有标注都以相同的方式进行。
上图为吴恩达解释了小数据集一致性的重要性
到底需要多少数据？
数据质量不可忽视，但数据量也是至关重要的，研究者必须有足够的数据支撑才能解决问题。深度网络具有低偏差、高方差特性，我们可以预见更多的数据可以解决方差问题。但是多少数据才够呢？目前这个问题还很难回答，不过我们可以认为拥有大量的数据是一种优势，但也不是必须的。
如果你采用以数据为中心的方法，请记住以下几点：
- 确保在整个 ML 项目周期中数据保持一致；
- 数据标注保持一致；
- 要及时反馈结果；
- 进行错误分析；
- 消除噪声样本。
那么，我们哪里可以找到高质量的数据集？这里推荐几个网站，首先是 Kaggle：在 Kaggle 中，你会找到进行数据科学工作所需的所有代码和数据，Kaggle 拥有超过 50,000 个公共数据集和 400,000 个公共 notebook，可以快速完成任务。
其次是 Datahub.io：Datahub 是一个主要专注于商业和金融的数据集平台。许多数据集，例如国家、人口和地理边界列表，目前在 DataHub 上可用。
最后是 Graviti Open Datasets：Graviti 是一个新的数据平台，主要为计算机视觉提供高质量的数据集。个人开发人员或组织可以轻松访问、共享和更好地管理开放数据。
