神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確的說是人工智能技術(shù)，目前存在兩個比較重要的難點(diǎn)，數(shù)據(jù)和模型；模型作為人工智能的基礎(chǔ)，其重要性就不言而喻了；而作為互聯(lián)網(wǎng)界的石油，很多人卻忽略了數(shù)據(jù)的重要意義以及其處理手段。

目前人工智能應(yīng)用面臨著兩個主要問題，其一是模型的設(shè)計(jì)問題，簡單來說就是架構(gòu)和算法問題；其次，就是數(shù)據(jù)問題，人工智能在垂直領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)做支撐。

從技術(shù)的角度來說，模型的架構(gòu)和算法的發(fā)展需要大量的科研投入，包括技術(shù)，資金，人力等多方面的投入；一般中小企業(yè)很難搞得起來。對中小企業(yè)來說最好的選擇就是，基于現(xiàn)有的開源模型和模型服務(wù)商提供的通用模型做微調(diào)和訓(xùn)練，因此這時數(shù)據(jù)才應(yīng)該是大部分企業(yè)需要關(guān)注的問題，這也是人工智能應(yīng)用的難點(diǎn)與重點(diǎn)。

從流程上來說，數(shù)據(jù)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(wù)目標(biāo)
• 數(shù)據(jù)收集
• 數(shù)據(jù)處理
• 數(shù)據(jù)質(zhì)檢

任務(wù)目標(biāo)

首先明確了任務(wù)目標(biāo)，你才能知道你需要什么樣的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備做好規(guī)劃；比如數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。

數(shù)據(jù)收集

如果說數(shù)據(jù)處理是AI技術(shù)的基礎(chǔ)，那么數(shù)據(jù)收集就是數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)；要想處理數(shù)據(jù)首先需要收集數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)從哪來就是一個問題。

而常見的數(shù)據(jù)收集方式有，使用爬蟲技術(shù)從網(wǎng)絡(luò)中爬取需要的數(shù)據(jù)；其次，使用企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，如企業(yè)介紹，文化，管理制度，經(jīng)營數(shù)據(jù)等；還有可以通過從數(shù)據(jù)服務(wù)商那里購買數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)來源渠道：

• 爬蟲技術(shù)
• 內(nèi)部數(shù)據(jù)
• 購買數(shù)據(jù)

當(dāng)然，數(shù)據(jù)收集的大前提是一切都在合理合法的范圍內(nèi)進(jìn)行，而不能觸犯法律問題。

數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是整個數(shù)據(jù)處理流程中最復(fù)雜也是最麻煩的一個步驟；一般收集過來的數(shù)據(jù)存在很多各種各樣的問題。

比如說，數(shù)據(jù)只經(jīng)過簡單分類，數(shù)據(jù)中存在很多的噪聲，無效數(shù)據(jù)以及空值等；因此，剛收集過來的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過清洗之后才能進(jìn)行下一步使用。

其次，在模型的訓(xùn)練過程中，存在監(jiān)督訓(xùn)練和非簡單訓(xùn)練；因此，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；比如說哪些是汽車，哪些是人，哪些是積極的內(nèi)容，哪些是消極的內(nèi)容等等。

面對著復(fù)雜的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)格式，數(shù)據(jù)處理面臨著各種各樣的問題；雖然每家企業(yè)在數(shù)據(jù)處理的流程上不盡相同，但大都需要經(jīng)過以下幾個步驟：

• 數(shù)據(jù)清洗
• 數(shù)據(jù)標(biāo)注
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理
• 格式變換統(tǒng)一
• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

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

數(shù)據(jù)質(zhì)檢

數(shù)據(jù)質(zhì)檢就是對數(shù)據(jù)處理結(jié)果的驗(yàn)收，采用某種方式來驗(yàn)證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和性能，以此來保證數(shù)據(jù)對模型的負(fù)面影響降到最低。

總之，數(shù)據(jù)處理是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要前提之一，模型的性能和表現(xiàn)，一是依賴于模型本身，其次就是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。而，人工智能要想滲透到各行各業(yè)，那么就需要大量的行業(yè)垂直數(shù)據(jù)做支撐。

因此，數(shù)據(jù)處理服務(wù)存在著巨大的市場前景和需要，特別是針對中小型企業(yè)，他們沒有大企業(yè)的技術(shù)實(shí)力和數(shù)據(jù)來源，因此數(shù)據(jù)的收集和處理是他們不得不面對的問題。