吴恩达
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吴恩达表示「AI的下一个发展方向，从大数据转向小数据」，你同意他的观点吗？
实际上现在很多大数据领域的老师都在带领团队从事“小数据”的研究，这也是高校老师寻求创新突破的一个重要方向，而随着大数据在行业领域的落地应用，数据问题进一步突出，如何能够利用相对有限的数据来完成预测和决策，更具有现实价值。
在大数据发展的初期，大家几乎都在追求“大数据”，似乎大数据能够解决一切问题，而早期由于互联网领域积累了大量的数据，在这种背景下，大数据确实解决了很多问题，很多高校老师也积极推动了大数据的产业应用，这个期间不论是对于企业，还是对于老师和学生来说，都是黄金期。
对于企业来说，通过引入大数据技术，构建数据中台，基于数据和大算力来训练各种模型，以此来推动业务创新，这确实带来了显著的效果，这个过程中，很多老师也披挂上阵，走进了互联网大厂。
对于学生来说，在这个大数据的黄金时期，创新点可以说是“无处不在”，在相关性理论的推动下，只要结果够好，完全可以不解释很多模型上的问题，或者说这根本无法解释，所以很多同学都以调参侠来调侃自己。
但是随着数据中台推动业务上升的能力在减弱，大数据本身的“大耗能”，也受到了很多诟病，这也导致不少老师重新回归科研，重新思考大数据下一个阶段的创新出口。如果仅仅靠大数据和大算力来推动创新，这无疑是一条不归路，很多大厂正是基于算力和数据的优势，把众多小团队推进了墙角。
总体上来说，现在很多科研工作者开始重视小数据的价值，这是对于前期过于关注大数据的一个修正，在特定领域，尤其是工业场景下，大数据未必有实际意义，高价值的小数据样本往往价值更高，模型也更透明，更容易理解。
最后，如果有大数据相关的问题，欢迎与我交流探讨。
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