数据加工与AI技术的深度结合正在革新数据处理流程，通过自动化、智能化的技术手段提升数据质量和分析效率。理论基础的扎实研究和实践应用的不断推进，将进一步推动这一领域的发展，为企业和研究机构提供更强大的数据洞察和决策支持能力。

1. 数据清洗与预处理

数据清洗是数据加工的重要环节，主要目标是提高数据质量，为后续分析和建模打下基础。AI技术在数据清洗中的应用主要体现在自动化和智能化处理。

缺失值填补：基于贝叶斯推理、回归模型或K近邻算法（KNN）的缺失值填补方法。深度学习模型如自动编码器（Autoencoder）也可以用来重构缺失数据。

贝叶斯推理：通过概率模型预测缺失值，依赖于数据的分布假设。

自动编码器：通过神经网络学习数据的低维表示，再从低维表示重构完整数据。

异常值检测：基于统计方法和机器学习算法，常用的包括孤立森林（Isolation Forest）、支持向量机（SVM）和基于深度学习的变分自动编码器（VAE）。

孤立森林：通过随机选择特征和切割值构建树结构，孤立点会在树中更早被分离。

变分自动编码器：通过学习数据的概率分布来检测异常数据点。

数据去噪与纠错：自然语言处理（NLP）技术，如BERT和GPT模型，可以用于自动识别和纠正文本数据中的错误。

2. 特征工程

特征工程是从原始数据中提取有用特征的过程，是数据分析和建模的关键步骤。AI技术在特征工程中的应用能够大大提高效率和效果。

自动特征选择：使用树模型（如随机森林和XGBoost）中的特征重要性度量，或通过L1正则化（Lasso）进行特征选择。深度学习中的注意力机制也可以用于自动特征选择。

L1正则化：通过增加惩罚项使得部分特征的权重变为零，从而实现特征选择。

注意力机制：通过学习权重分布，自动关注对任务最重要的特征。

自动特征生成：深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和图神经网络GNN）能够自动从数据中提取复杂特征。

卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像数据，通过卷积层提取空间特征。

循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据，通过递归连接提取时间特征。

图神经网络（GNN）：用于处理图结构数据，能够提取节点间的关系特征。

3.数据整合与融合

数据整合是将多个数据源的数据进行统一处理，以形成完整的数据视图。AI技术在数据整合中的应用主要体现在自动化数据映射和语义整合上。

智能ETL：使用机器学习和深度学习模型（如Transformer和Seq2Seq模型）自动发现数据源之间的映射规则，并进行数据转换。

Seq2Seq模型：通过编码器-解码器结构进行序列到序列的转换，适用于复杂的ETL任务。

Transformer模型：基于注意力机制，能够处理长序列数据，适用于复杂的关系映射。

知识图谱：通过构建实体和关系的图结构，利用图嵌入（Graph Embedding）技术进行语义整合。

图嵌入：将图结构数据映射到低维向量空间，保留节点的结构信息和语义信息。

4.数据存储优化

AI技术可以通过智能优化算法提高数据存储系统的效率和性能。

智能数据压缩：使用深度学习模型（如变分自动编码器VAE和生成对抗网络GAN）进行数据压缩，减小存储空间。

变分自动编码器（VAE）：通过学习数据的隐变量分布，实现高效压缩。

生成对抗网络（GAN）：通过生成器和判别器的对抗训练，实现高质量数据生成和压缩。

自动索引优化：通过强化学习（Reinforcement Learning）算法自动优化数据库索引，提高查询性能。

强化学习：通过状态-动作-奖励机制，学习最优的索引策略。

5.自动化数据分析与建模

自动化数据分析与建模是将AI技术应用于数据分析全过程，从模型选择到参数优化，实现端到端的自动化处理。

自动化机器学习（AutoML）：使用贝叶斯优化、进化算法和强化学习等技术自动选择和优化机器学习模型。

贝叶斯优化：通过构建代理模型，迭代搜索最优的模型参数。

进化算法：模拟自然选择过程，通过种群进化优化模型。

智能数据可视化：利用深度学习技术自动生成数据可视化图表，并通过自然语言生成（NLG）技术生成数据洞察和分析报告。

自然语言生成（NLG）：通过语言模型自动生成描述性文本，解释数据分析结果。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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