神经网络的两个重难点之一，数据处理和模型设计 原创

“ 数据是互联网时代的石油，而数据处理是人工智能的基础。”

神经网络准确的说是人工智能技术，目前存在两个比较重要的难点，数据和模型；模型作为人工智能的基础，其重要性就不言而喻了；而作为互联网界的石油，很多人却忽略了数据的重要意义以及其处理手段。

目前人工智能应用面临着两个主要问题，其一是模型的设计问题，简单来说就是架构和算法问题；其次，就是数据问题，人工智能在垂直领域内的应用需要高质量的数据做支撑。

从技术的角度来说，模型的架构和算法的发展需要大量的科研投入，包括技术，资金，人力等多方面的投入；一般中小企业很难搞得起来。对中小企业来说最好的选择就是，基于现有的开源模型和模型服务商提供的通用模型做微调和训练，因此这时数据才应该是大部分企业需要关注的问题，这也是人工智能应用的难点与重点。

数据处理

从流程上来说，数据处理有着固定的基本步骤，主要包括以下几个大的方面：

• 任务目标
• 数据收集
• 数据处理
• 数据质检

任务目标

首先明确了任务目标，你才能知道你需要什么样的数据，为后续的数据准备做好规划；比如数据来源，数据量，数据类型，数据结构等等。

数据收集

如果说数据处理是AI技术的基础，那么数据收集就是数据处理的基础；要想处理数据首先需要收集数据，那么数据从哪来就是一个问题。

而常见的数据收集方式有，使用爬虫技术从网络中爬取需要的数据；其次，使用企业内部数据，如企业介绍，文化，管理制度，经营数据等；还有可以通过从数据服务商那里购买数据。

数据来源渠道：

• 爬虫技术
• 内部数据
• 购买数据

当然，数据收集的大前提是一切都在合理合法的范围内进行，而不能触犯法律问题。

数据处理

数据处理是整个数据处理流程中最复杂也是最麻烦的一个步骤；一般收集过来的数据存在很多各种各样的问题。

比如说，数据只经过简单分类，数据中存在很多的噪声，无效数据以及空值等；因此，刚收集过来的数据需要经过清洗之后才能进行下一步使用。

其次，在模型的训练过程中，存在监督训练和非简单训练；因此，需要对数据进行标注；比如说哪些是汽车，哪些是人，哪些是积极的内容，哪些是消极的内容等等。

面对着复杂的数据来源和数据格式，数据处理面临着各种各样的问题；虽然每家企业在数据处理的流程上不尽相同，但大都需要经过以下几个步骤：

• 数据清洗
• 数据标注
• 数据预处理
• 格式变换统一
• 数据增强

只有这样，我们才有可能打造一个高质量的数据集供模型使用，而数据处理的难度随着数据量的提升，其难度也同样呈直线上升。毕竟，处理几十M数据和处理几十G和几十T数据是不一样的，其对计算性能，数据存储，分布式计算等都有更高的要求。

数据质检

数据质检就是对数据处理结果的验收，采用某种方式来验证数据的质量和性能，以此来保证数据对模型的负面影响降到最低。

总之，数据处理是人工智能技术发展的重要前提之一，模型的性能和表现，一是依赖于模型本身，其次就是高质量的数据集。而，人工智能要想渗透到各行各业，那么就需要大量的行业垂直数据做支撑。

因此，数据处理服务存在着巨大的市场前景和需要，特别是针对中小型企业，他们没有大企业的技术实力和数据来源，因此数据的收集和处理是他们不得不面对的问题。

本文转载自公众号AI探索时代 作者：DFires

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