The Artificial Intelligence Infrastructure Workshop

Social networking sites see an average of 350 million uploads daily - a quantity impossible for humans to scan and analyze. Only AI can do this job at the required speed, and to leverage an AI application at its full potential, you need an efficient and scalable data storage pipeline. The Artificial Intelligence Infrastructure Workshop will teach you how to build and manage one.The Artificial Intelligence Infrastructure Workshop begins taking you through some real-world applications of AI. You’l

这是一本关于人工智能基础设施的深入探讨，它详细阐述了如何构建和管理高效的数据存储管道，以及如何优化数据存储和处理以提升机器学习的效果。书中涵盖了从数据存储到数据处理，再到数据分析和机器学习算法构建的整个过程，旨在帮助读者全面理解人工智能基础设施的构建和应用。 在数据存储方面，本书首先介绍了数据存储的基础，包括数据存储的基本原理，数据存储的层次结构，以及数据存储的优化策略。接着，深入探讨了数据存储的伦理问题，包括数据隐私、数据安全以及数据公正等，并提供了相应的解决方案。 在数据处理方面，本书详细介绍了数据清洗的重要性和方法，包括如何处理缺失值、异常值和重复值等。同时，也介绍了特征工程的重要性，包括如何选择和构造有用的特征，以及如何转换和优化特征。 在机器学习方面，本书深入探讨了机器学习解决的问题与应用，包括图像处理、文本和语言处理、音频处理以及时间序列分析等。同时，也介绍了如何构建和训练人工智能算法，包括线性回归模型的训练，以及深度Q-学习算法的实现和改进。 在人工智能系统方面，本书详细介绍了传统数据仓库与现代AI系统的区别，以及数据湖的构建和优化。同时，也介绍了如何设计和管理人