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数据工程其实就是做数据集，这东西没有太多技术含量，但是可以说是决定ML成败的关键一环。毕竟有80%的时间耗费都是在高质量的数据集上。
数据决定模型上限，算法与工程仅决定逼近上限的程度。
整体步骤大概就是确定需求，收集，提炼，维持。流程倒是不难理解，首先明确需要什么样的数据集，然后用多种方式去收集，之后对数据处理验证，最后保管数据。
收集数据集的时候要注意开源协议，分析能不能使用。
数据来源的四种方式：传感器，众包，产品用户，付费用户。
总之好数据集的创建很麻烦。。。
列了几个可以直接用的数据集，Common Voice，COCO，ImageNet等等。后面有机会再看吧。
简单介绍了一下Google的Speech Commands。
Speech Commands
https://arxiv.org/pdf/1804.03209.pdf
- What are Speech Commands?
- What was People's motivation behind building Speech Commands?
- How is Keyword Spotting different from traditional speech recognition models?
- What are the important metrics in speech recognition for KWS?
之后介绍了一个Web的语音收集平台，Common Voice，都是白嫖很多自愿者。。。
主页：https://commonvoice.mozilla.org/
然后说了下如何复用已有的数据集。
最后还是老生常谈的数码平权，消除偏见。有一说一，不管实际如何，起码美国的学校对这方面还是很重视的。确实未来AI时代，一些细小的偏见都可能对人类社会带来深远影响。
最后还是说明，如果数据集选的不好，就算在程序中训练的准确率再高，程序可能也有问题。
So just because your Colab says you've got a certain accuracy does not mean that it's actually doing its job well from a TinyML application standpoint.
最后的总结，其实看这一篇就够了：Course | edX