趋近智
人工智能(AI)和机器学习(ML)系统从数据中学习。数据的质量、可访问性和结构直接决定了这些系统的表现。可以把它想象成建造房屋:你需要坚固、准备好的材料来搭建牢固的结构。数据工程为AI提供了这些必需的材料。没有有效的数据工程,AI项目通常会遇到困难或完全失败。
你可能在计算中听过“垃圾进,垃圾出”(GIGO)这句话。这对AI来说尤其如此。如果AI模型使用不准确、不完整或格式不佳的数据进行训练,它的预测和决策会反映出这些缺点。数据工程直接处理这个基本难题。
以下是数据工程活动如何直接支持人工智能开发:
请看以下关系图示:
数据从源头流经数据工程管道,以供AI/ML模型使用。
可伸缩性是另一个重要的考量。AI应用,特别是深度学习模型,通常需要庞大的数据集。数据工程实践和工具旨在处理大规模数据,确保即使数据量增加,系统也能保持良好性能。
实质上,数据工程构建并维护AI所依赖的数据基础设施。它确保为AI提供的数据是可信、可访问且符合其目的的。数据科学家侧重于构建模型和提取洞察,而数据工程师则确保基础数据工作正确完成,从而使成功的AI应用成为可能。没有可靠的数据工程,即使是最复杂的AI算法也无法发挥其全部作用。
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