“ 數據是互聯網時代的石油，而數據處理是人工智能的基礎。”

神經網絡準確的說是人工智能技術，目前存在兩個比較重要的難點，數據和模型；模型作為人工智能的基礎，其重要性就不言而喻了；而作為互聯網界的石油，很多人卻忽略了數據的重要意義以及其處理手段。

目前人工智能應用面臨著兩個主要問題，其一是模型的設計問題，簡單來說就是架構和算法問題；其次，就是數據問題，人工智能在垂直領域內的應用需要高質量的數據做支撐。

從技術的角度來說，模型的架構和算法的發展需要大量的科研投入，包括技術，資金，人力等多方面的投入；一般中小企業很難搞得起來。對中小企業來說最好的選擇就是，基于現有的開源模型和模型服務商提供的通用模型做微調和訓練，因此這時數據才應該是大部分企業需要關注的問題，這也是人工智能應用的難點與重點。

數據處理

從流程上來說，數據處理有著固定的基本步驟，主要包括以下幾個大的方面：

• 任務目標
• 數據收集
• 數據處理
• 數據質檢

任務目標

首先明確了任務目標，你才能知道你需要什么樣的數據，為后續的數據準備做好規劃；比如數據來源，數據量，數據類型，數據結構等等。

數據收集

如果說數據處理是AI技術的基礎，那么數據收集就是數據處理的基礎；要想處理數據首先需要收集數據，那么數據從哪來就是一個問題。

而常見的數據收集方式有，使用爬蟲技術從網絡中爬取需要的數據；其次，使用企業內部數據，如企業介紹，文化，管理制度，經營數據等；還有可以通過從數據服務商那里購買數據。

數據來源渠道：

• 爬蟲技術
• 內部數據
• 購買數據

當然，數據收集的大前提是一切都在合理合法的范圍內進行，而不能觸犯法律問題。

數據處理

數據處理是整個數據處理流程中最復雜也是最麻煩的一個步驟；一般收集過來的數據存在很多各種各樣的問題。

比如說，數據只經過簡單分類，數據中存在很多的噪聲，無效數據以及空值等；因此，剛收集過來的數據需要經過清洗之后才能進行下一步使用。

其次，在模型的訓練過程中，存在監督訓練和非簡單訓練；因此，需要對數據進行標注；比如說哪些是汽車，哪些是人，哪些是積極的內容，哪些是消極的內容等等。

面對著復雜的數據來源和數據格式，數據處理面臨著各種各樣的問題；雖然每家企業在數據處理的流程上不盡相同，但大都需要經過以下幾個步驟：

• 數據清洗
• 數據標注
• 數據預處理
• 格式變換統一
• 數據增強

只有這樣，我們才有可能打造一個高質量的數據集供模型使用，而數據處理的難度隨著數據量的提升，其難度也同樣呈直線上升。畢竟，處理幾十M數據和處理幾十G和幾十T數據是不一樣的，其對計算性能，數據存儲，分布式計算等都有更高的要求。

數據質檢

數據質檢就是對數據處理結果的驗收，采用某種方式來驗證數據的質量和性能，以此來保證數據對模型的負面影響降到最低。

總之，數據處理是人工智能技術發展的重要前提之一，模型的性能和表現，一是依賴于模型本身，其次就是高質量的數據集。而，人工智能要想滲透到各行各業，那么就需要大量的行業垂直數據做支撐。

因此，數據處理服務存在著巨大的市場前景和需要，特別是針對中小型企業，他們沒有大企業的技術實力和數據來源，因此數據的收集和處理是他們不得不面對的問題。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/SCqlNqvwGRXmmRfP4cAHxg??