阿里云CPFS在人工智能/深度学习领域的实践

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AI/DL在迅速发展

随着数据量的爆发式增长和计算能力的不断提升，以及在算法上的不断突破，人工智能（AI，Artificial Intelligence ）和其支持的深度学习（DL，Deep Learning）计算模型取得了突飞猛进的发展。
去年，中国制定了《新一代人工智能发展规划》立志要在AI总体技术和应用2020年与世界前沿同步，2025年AI成为产业升级和经济转型的主要动力，2030年，中国要成为世界主要AI创新中心。AI已经上升为国家策略，针对AI的投资也在不断迅速增长。
AI加持的自动驾驶汽车，自然语言处理，人脸识别等等行业已经逐渐变成现实，这些将深刻改变人类的生活和生产方式。

AI/DL的数据处理流程

采集数据：
根据业务需要，实际采集相应的数据，或者从专门的数据采集公司购买现成的原始数据。
数据预处理：
这些原始数据可能会存在有缺失值、重复值等，在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。例如，调整照片的亮度、对比度等等。
特征工程：
将数据中的特征标注出来，比如标记自动驾驶采集的道路信息，道路两旁的汽车信息等等，再比如人脸识别的场景中，将人脸照片根据不同的特征进行分类等。
模型训练：

转载于:https://my.oschina.net/u/3611008/blog/1923814