数据湖如何促进深度学习模型的训练？

数据湖在可扩展、经济高效的存储库（如云对象存储）中以原生格式存储大量原始数据——结构化、半结构化和非结构化数据。它为深度学习模型所需的多样化、大规模数据集提供了集中式来源。这一点意义重大，因为深度学习的成功依赖于数据的数量和多样性。应用场景包括基于原始图像/视频训练计算机视觉模型、基于文本日志/社交媒体数据训练自然语言处理模型，以及基于点击流和交易数据训练推荐引擎。 其核心特点是读时模式灵活性，使数据科学家能够专门根据其模型需求访问和准备原始数据，而不受预定义模式对早期存储的限制。它能高效处理深度学习中普遍存在的非结构化格式（图像、音频、视频、文本）。这简化了为模型训练提供数据的复杂数据摄入管道。此外，底层的可扩展存储（如S3、ADLS、GCS）支持分布式训练范式和令传统数据仓库不堪重负的大型数据集，直接影响训练资源密集型模型的可行性和性能。 数据湖通过集中原始数据访问来简化深度学习工作流。典型实施包括：1) 将各种来源的数据（日志、媒体文件、物联网流）摄入湖中；2) 使用湖内计算（如Spark，通常与机器学习工具集成）进行数据预处理（清理、转换、特征工程）；3) 将经过整理的数据集直接提供给分布式机器学习框架进行训练。这减少了数据孤岛，加速了特征实验，降低了海量数据集的存储成本，并能够训练以前不切实际的模型，推动人工智能创新。