人工智能数据处理、AI数据处理

　　以前讲过人工智能数据准备和AI数据准备，其实数据准备也是人工智能数据处理和AI数据处理的一部分，因为这个处理概念太大了。但是普通人从这个术语上又不好把握，我就用最经典的一些场景来比喻说下什么是人工智能数据处理AI数据处理。首先上个图：   

　　

　　要想理解人工智能数据处理AI数据处理，先要看到数据，上图的Top 4 models explored下面的表格就是人工智能相关的数据。这个图是我从机器学习示例视频里截取来的，有兴趣的朋友关注我头条号看下。

　　另外再讲一个实际情况，在kaldi脚本里有个subset的概念，就是在一个小的子集上训练出一个特征用于一个大的训练过程，要找出小的子集就用subset命令，并且小的子集也确实够用，这是脚本里处理规定好了的，不要怀疑行不行。

　　这2个例子下，大家就明白了人工智能数据处理AI数据处理的概念了，人工智能数据处理AI数据处理从用户角度看就是经过步骤生成结果，从开发者角度看步骤中间可能有人工干预，对部分数据进行变形转换，处理步骤可能包含很多代码和脚本，需要专业工程师来调整这些代码和脚本，当然这些步骤中间有不同的算法，对于算法的研究是很复杂的，不过kaldi里的算法代码，循环可真多，类似状态机的内容真不少。

　　除了kaldi，还有其它的人工智能AI平台，比如Tensorflow、opencv和python等等，所以为了学习掌握人工智能数据处理和AI数据处理，需要懂算法也要懂编程，最好是用团队合作。