数据湖如何帮助管理人工智能模型的大量非结构化数据？

数据湖为各种格式和结构的原始数据提供集中式存储库。它们有效地管理大量非结构化数据（如文本、图像、视频、日志），这些数据对训练人工智能模型至关重要，无需预先进行结构化处理。通过快速灵活地摄入数据，它们确保捕获所有潜在有价值的信息。这种能力至关重要，因为人工智能模型通常需要海量、多样的数据集来学习复杂模式，而数据湖消除了预定义架构的传统瓶颈。 核心组件包括大规模可扩展存储（例如S3、ADLS等对象存储）、用于数据发现的编目/元数据服务以及灵活的计算引擎。其关键原则是读时模式，将结构定义推迟到分析阶段。数据湖允许用户以原生形式访问和处理原始数据，从而支持高级分析、探索性数据科学以及人工智能/机器学习计划。它们与机器学习框架和数据转换工具集成，支持模型训练管道直接访问数据。 数据湖通过提供单一来源来摄入和存储多样、未处理的数据，且不受架构限制，从而为人工智能模型提供支持。典型的实施过程包括：1）将来自不同来源的原始数据摄入低成本存储；2）对元数据进行编目以用于发现和治理；3）通过计算引擎为特定用例应用读时模式。这带来了显著价值，通过加快数据上线速度来加速人工智能项目，保留所有数据以获取意外洞察，并为计算机视觉或自然语言处理等高级人工智能所需的海量数据集提供可扩展性。