在机器学习的大数据架构中，你如何处理非结构化数据？

非结构化数据（如文本、图像、音频和视频）缺乏预定义的格式。处理非结构化数据对于机器学习（ML）至关重要，因为它通常包含丰富的洞察。大数据架构集成了专门的工具来摄取、存储、处理和分析这些数据，以提取模式，支持自然语言处理（NLP）、计算机视觉和推荐系统等应用。 关键组件包括数据湖（如S3、ADLS等对象存储）或数据湖仓（添加Delta Lake等结构/管理功能），用于可扩展的原始数据存储。分布式处理框架（如Apache Spark）负责数据转换、读时模式灵活性和特征提取。向量数据库有助于嵌入的相似性搜索。其原则是在摄取期间保持模式灵活性，在处理期间应用结构以满足机器学习的准备要求。 实施步骤包括：1）摄取：使用工具（Kafka、Flume）将原始数据收集到存储中。2）存储：利用经济高效、可扩展的数据湖/数据湖仓。3）处理：采用Spark或Flink等框架进行数据清洗、转换（如图像转张量）、特征提取和结构化数据集创建。4）分析：在处理后的数据上应用机器学习库（TensorFlow、PyTorch）。这有助于开发用于情感分析或欺诈检测等任务的准确AI模型。