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演讲摘要：算法、算力和数据是人工智能时代的三要素，目前很多研究都着眼于人工智能算法的提升，然而准备高质量的数据也是很重要的。数据准备往往离不开人的参与，但人不是免费的，并且人的质量也是不可控的，因此本报告聚焦于人机结合的数据准备，研究如何低成本、高质量地为模型提供训练数据。另外，在人工智能背景下，高质量的数据可以指能通过产生训练产生高质量模型的数据。因此我们还将探讨面向人工智能的数据准备，建立数据与模型效果直接的联系，包括面向人工智能的数据发现、数据清洗和数据标注。
讲者简介：柴成亮，清华大学博士后。研究方向为数据管理，数据库系统等方向。主持国家自然科学基金青年项目、博后面上项目，并在SIGMOD、VLDB、ICDE、VLDBJ、TKDE、计算机学报等国内外期刊和会议上发表学术论文20余篇。获得CCF优博、ACM CHINA优博、 百度奖学金、 清华大学优秀毕业生、北京市优秀毕业生等；2020年入选博士后创新人才计划，入选福布斯中国30 under 30 榜单。
第38届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2021）
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