數據處理 Data Processing對於AI的重要性為何？看台灣AI應用生態系

數據處理 Data Processing對於AI的重要性為何？

隨著這一年來AI人工智慧的躍進式發展，市場對於AI重視程度不斷提升，甚至各行各業都急著投入，也使得AI發展的生態系更加活躍、競爭、細化、整合。

回到理論與實務，AI發展最重要的一環是數據處理（Data Processing）——這就像是廚師做菜一樣，沒有好食材、食材沒有處理好，後面再怎麼料理調味也難做出好菜。尤其當AI要落地到不同產業發展時，數據的質量更是能否快速成功實現的最大關鍵。

數據處理（Data Processing）包括數據清洗和預處理，這是確保數據品質的重要步驟。通過去除缺失值、處理重複數據和標準化特徵，可以確保模型在訓練和預測過程中處理乾淨、一致的數據。

總之，數據處理在AI發展中是一個不可或缺的環節，對於確保模型的效能、可靠性和適應性都有著重要的影響。透過更多、更高質量的數據，可以實現更強大、更靈活且更具預測能力的人工智慧應用生態。

簡單來說，其價值主要可以體現在三個面向：

人工智慧模型的性能受到訓練數據品質的直接影響。高品質的訓練數據能夠提高模型的準確性和泛化能力，減少資料集中雜訊可能造成過度擬合(Overfitting)的情況，提高模型的預測效果，也能降低對數據量的需求。

在人工智慧應用中，即時性至關重要，特別是在需要做出迅速決策的場景下，例如金融交易、醫療診斷等。數據處理有助於實現對即時數據的快速處理和分析，使系統能夠達成實時預測和反饋，提高系統的效能和靈活性。

深度學習模型通常需要足夠大量的數據進行訓練，以更好地學習各種特徵和複雜的模式。數據處理能幫助更有效地處理和管理大規模的數據集，確保模型在控制成本下獲得足夠的訓練樣本，以優化、提升模型的性能與預測準確性，能夠更好地分析未知數據。

隨著 AI 技術深化，AI產業又可細分為不同領域，根據人工智慧科技基金會（AIF）與AppWorks、台灣智慧雲端服務（簡稱台智雲,TWS）合作發布的2023年「台灣 AI 生態系地圖」，主要可分為三大面向:

AI發展工具: 包含AutoML/MLops機器學習平台、AI晶片與處理器、數據處理、數據貼標、深度學習加速器、基礎模型等。
跨產業應用: AI越來越能在不同的日常工作場景中協助我們，這也使得一些跨領域的泛性應用與技術日益被重視，包含自然語言處理(NLP)、Computer Vision、雲端技術、邊緣運算、環境保護、資安等。
產業深度應用: AI可運用的產業領域越來越廣，包含電商、金融科技、醫療健康、行銷科技等領域，近年來更逐漸擴大，包含自駕車、無人機、能源、通用型機器人、教育、法律科技等多面向。

其中， LnData 便是屬於數據處理的服務提供者，協助品牌將AI訓練所需要的龐大、非結構化、來自不同來源的數據進行數據清理與整合，甚至部分也包含分析、模型訓練與部屬等任務。

LnData 做為台灣的數據顧問公司，提供多元且完整的數據服務，包含從數據的收集、清理、分析與應用，可協助企業針對不同的數據需求提供對應的解決方案。例如，可透過數據中台，打造一站式的數據管理平台，更好地將大量數據快速處理，以應用到如行銷、金融、ESG等不同場景。

不同企業的規模與擁有的人力、技術、算力等資源不同，因此想自己投入AI的發展、訓練自己的模型，以落地運用到企業日常營運當中，除了透過ChatGPT等開源工具之外，其實還有不同的方法與路徑。