人工智能和机器学习模型如何集成到基于云的大数据系统中？

人工智能和机器学习（ML）集成到云大数据系统中，以从海量数据集中提取超越传统分析能力的可操作见解。关键概念包括云存储（例如，像S3这样的对象存储）、大数据处理引擎（Spark、Flink）、可扩展计算资源以及托管ML服务（例如，SageMaker、Vertex AI）。这种集成对于在欺诈检测、个性化推荐和预测性维护等应用中实现预测分析、模式识别和实时决策具有重要意义。 核心组件包括数据摄入管道（Kafka、Kinesis）、用于存储的可扩展数据湖或数据仓库、用于特征工程和模型训练的分布式处理框架，以及用于模型开发、部署和监控的专用ML平台。云弹性允许按需扩展计算资源，用于数据处理和训练复杂模型。集成原则包括设计为ML工作流提供数据的可扩展数据管道、实施用于生命周期管理的MLOps实践，以及确保对数据的安全访问。这提高了数据科学的速度，并大规模实现了AI的运营化，将数据转化为商业智能和自动化。 实施遵循以下关键步骤：首先，将各种结构化和非结构化数据摄入可扩展的云存储中。其次，使用大数据引擎对数据进行预处理和转换，以创建特征。第三，利用云ML服务（托管笔记本、AutoML、自定义训练）来构建、训练和验证模型，并利用云GPU/TPU提高速度。第四，将模型部署为可扩展的API或部署在数据管道中，以进行批量或实时推理。第五，监控模型性能、数据漂移，并使用集成的MLOps工具进行再训练。这通过增强的预测能力、复杂任务的自动化以及数据驱动的创新带来价值。