最陳詞濫調(diào)卻又最真實(shí)的一句話是，技術(shù)每天都在變化，影響著一切。人工智能是給全球各行各業(yè)帶來(lái)顛覆的最突出的學(xué)科之一。隨著計(jì)算技術(shù)每年都在升級(jí)和改進(jìn)，人工智能 (AI) 技術(shù)正在為各個(gè)行業(yè)開(kāi)創(chuàng)一個(gè)創(chuàng)新的新時(shí)代。從醫(yī)療保健和健康到金融和制造業(yè)，人工智能解決方案正在以前所未有的方式改變企業(yè)運(yùn)營(yíng)、提供見(jiàn)解和做出明智決策的常態(tài)。然而，要想在全球范圍內(nèi)發(fā)揮作用，人工智能需要大量數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。因此，堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)對(duì)于每個(gè)成功的人工智能應(yīng)用都至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)工程對(duì)于 AI 開(kāi)發(fā)至關(guān)重要，因?yàn)樗鼮锳I 系統(tǒng)高效運(yùn)行和有效擴(kuò)展提供了必要的基礎(chǔ)。它涵蓋用于管理、組織和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以供分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和構(gòu)建可擴(kuò)展 AI 系統(tǒng)的流程和技術(shù)。

在本文中，我們將探討數(shù)據(jù)工程在人工智能領(lǐng)域的重要作用。具體來(lái)說(shuō)，我們將研究數(shù)據(jù)工程如何影響人工智能項(xiàng)目的成功和可擴(kuò)展性。了解數(shù)據(jù)工程的基本原理和實(shí)踐使組織能夠優(yōu)化其人工智能計(jì)劃的成功，從而促進(jìn)現(xiàn)代時(shí)代的創(chuàng)新。我們將共同深入探討數(shù)據(jù)工程的復(fù)雜性及其對(duì)構(gòu)建可擴(kuò)展人工智能系統(tǒng)的影響。

了解數(shù)據(jù)工程

Atuzie J. (2023)認(rèn)為，數(shù)據(jù)工程對(duì)于任何 AI 項(xiàng)目的成功都至關(guān)重要。它確保用于分析和模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)良好、干凈且易于開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和利益相關(guān)者訪問(wèn)。數(shù)據(jù)工程涉及設(shè)計(jì)、構(gòu)建和維護(hù)數(shù)據(jù)管道和系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)從各種來(lái)源流向 AI 應(yīng)用程序。如果管道損壞或運(yùn)行不暢，則可能導(dǎo)致 AI 系統(tǒng)和產(chǎn)品失敗。數(shù)據(jù)工程的五個(gè)關(guān)鍵組成部分包括：

1. 數(shù)據(jù)提取：此組件包括負(fù)責(zé)從各種外部/內(nèi)部來(lái)源(例如數(shù)據(jù)庫(kù)、API 和實(shí)時(shí)流)收集數(shù)據(jù)的所有流程和技術(shù)。此組件的目標(biāo)是確保準(zhǔn)確高效地捕獲數(shù)據(jù)以供進(jìn)一步處理。

2. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：此組件負(fù)責(zé)使用數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖以可靠且可擴(kuò)展的方式存儲(chǔ)所有收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的目標(biāo)是確保數(shù)據(jù)易于檢索且安全。

3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：此組件包括清理和組織原始數(shù)據(jù)以提高其質(zhì)量和可用性的子系統(tǒng)。該組件的目標(biāo)是消除數(shù)據(jù)中的不一致之處，處理缺失值并標(biāo)準(zhǔn)化特定特征的格式。

4. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：此組件負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的格式。這包括典型的機(jī)器學(xué)習(xí)操作，例如特征規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化和獨(dú)熱編碼。

5. 數(shù)據(jù)集成：此組件負(fù)責(zé)整合來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)以創(chuàng)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。此組件的目標(biāo)是確保數(shù)據(jù)一致，并允許對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行全面分析。

值得注意的一點(diǎn)是，數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)實(shí)際設(shè)計(jì)和實(shí)施這些流程。他們(數(shù)據(jù)工程師)通過(guò)利用多種技術(shù)工具來(lái)高效、有效地處理大量數(shù)據(jù)。

用于設(shè)計(jì)和構(gòu)建這些流程的工具的常見(jiàn)示例包括：

1. 編程語(yǔ)言(Python、Java、Scala)

2. 數(shù)據(jù)庫(kù)(PostgreSQL、MySQL、MongoDB)

3. 大數(shù)據(jù)技術(shù)(Apache Hadoop、Apache Spark、Kafka)

因此，我們可以觀察到，數(shù)據(jù)工程專注于數(shù)據(jù)管理和準(zhǔn)備的基礎(chǔ)方面。它為可擴(kuò)展且強(qiáng)大的 AI 系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)。因?yàn)閿?shù)據(jù)工程就是為 AI/ML 算法準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)工程，AI 系統(tǒng)可能無(wú)法按預(yù)期運(yùn)行，從而告訴我們 AI 系統(tǒng)的學(xué)習(xí)質(zhì)量會(huì)很差。最終，這意味著 AI 項(xiàng)目將容易受到數(shù)據(jù)不一致、質(zhì)量差和效率低下等問(wèn)題的影響，從而阻礙系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和有效性，導(dǎo)致其失敗或被放棄。

構(gòu)建可擴(kuò)展 AI 系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

在技術(shù)和人工智能領(lǐng)域，擴(kuò)展通常定義如下：

衡量系統(tǒng)響應(yīng)應(yīng)用程序和系統(tǒng)處理需求變化而增加或減少性能和成本的能力。當(dāng)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)需要做出擴(kuò)展其 AI 系統(tǒng)的決策時(shí)，他們會(huì)面臨多項(xiàng)挑戰(zhàn)。擴(kuò)展AI 系統(tǒng)需要仔細(xì)考慮、戰(zhàn)略規(guī)劃和明智的決策。一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是數(shù)據(jù)管理和處理，這對(duì)于 AI 應(yīng)用程序的運(yùn)行至關(guān)重要。

隨著越來(lái)越多的人使用人工智能程序，它們需要變得更加復(fù)雜和廣泛。然而，創(chuàng)建和使用的數(shù)據(jù)量、多樣性和速度必須經(jīng)歷成比例的變化。這就是擴(kuò)展的本質(zhì)。這意味著系統(tǒng)的每個(gè)部分都需要有能力處理高使用率，無(wú)論一天中的什么時(shí)間、一個(gè)月中的哪一天或一年中的哪個(gè)月。人工智能系統(tǒng)需要為全球所有用戶提供一致的體驗(yàn)，以確保最佳的用戶體驗(yàn)。開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)在構(gòu)建可擴(kuò)展的人工智能系統(tǒng)時(shí)面臨的四個(gè)常見(jiàn)挑戰(zhàn)包括：

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性：當(dāng)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)確保用于 AI 模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種情況。數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確或不完整可能會(huì)導(dǎo)致模型出現(xiàn)偏差和預(yù)測(cè)不正確，從而產(chǎn)生嚴(yán)重的道德、政治和法律后果

2. 可訪問(wèn)性挑戰(zhàn)：當(dāng)數(shù)據(jù)難以訪問(wèn)或存儲(chǔ)在不同位置(也稱為孤立數(shù)據(jù))時(shí)，AI 工程師很難有效地使用數(shù)據(jù)。這可能會(huì)減慢人工智能生命周期，阻礙 AI 解決方案的開(kāi)發(fā)和部署。

3. 實(shí)時(shí)處理需求： 在當(dāng)今世界，使用實(shí)時(shí) AI 系統(tǒng)和產(chǎn)品的組織強(qiáng)烈需要持續(xù)滿足這一需求。隨著 AI 在日常業(yè)務(wù)決策中發(fā)揮越來(lái)越大的作用，快速處理數(shù)據(jù)至關(guān)重要。傳統(tǒng)系統(tǒng)可能難以滿足這一要求，導(dǎo)致 AI 系統(tǒng)響應(yīng)延遲。

4. 模型可擴(kuò)展性：當(dāng)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)必須確保 AI 模型能夠處理更大、更復(fù)雜的任務(wù)時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)挑戰(zhàn)。隨著模型變得越來(lái)越復(fù)雜，它們需要更多的計(jì)算能力和改進(jìn)的算法才能繼續(xù)表現(xiàn)良好。這帶來(lái)了時(shí)間和成本的限制。

構(gòu)建可擴(kuò)展的 AI 系統(tǒng)時(shí)遇到的挑戰(zhàn)既復(fù)雜又固有。它們可能包括數(shù)據(jù)管理、基礎(chǔ)設(shè)施可擴(kuò)展性和算法復(fù)雜性。因此，應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)需要采取一種整體方法，考慮整個(gè)系統(tǒng)并整合最佳數(shù)據(jù)工程實(shí)踐、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施解決方案和先進(jìn)的算法技術(shù)。