6、数据处理与AI开发工具全解析

数据处理与AI开发工具全解析

1. 数据存储与转换方案

在机器学习中，数据处理是关键的一环。对于具有大量唯一值的分类数据列，独热编码会创建大量新列，导致数据稀疏，占用大量内存并增加机器学习训练的复杂度。例如，若有一个包含20000个唯一邮政编码的列，独热编码将创建20000个新的二进制列。

为解决这一问题，可以使用密集嵌入（Embeddings）。这些嵌入通常使用神经网络生成，将分类列中的每个值编码为一个小的实数密集向量。一种简单的训练和生成嵌入的方法是使用Keras内置的嵌入层。

1.1 Google Cloud上的可扩展数据转换工具

1.1.1 Cloud Data Fusion

Cloud Data Fusion是Google Cloud Platform（GCP）上的一个完全托管服务，用于快速构建和管理可扩展的数据管道。其具有以下特点：
- 可移植性 ：基于开源项目CDAP构建，确保数据管道的可移植性。
- 简单集成 ：与Google Cloud的功能（如GCS、Dataproc和BigQuery）轻松集成，加快开发速度并确保安全性。
- 无代码管道 ：非技术用户也能使用其Web界面快速构建数据管道。
- 混合环境支持 ：作为开源项目，可在混合云和多云环境中构建标准化数据管道。
- 安全性 ：提供企业级的安全和访问管理，保护数据并确保合规性。

除了Web界面，还可以使用