数据是低代码AI成功的第一步

2023-02-05 22:52:10

数据是 AI 成功不可或缺的基石

在低代码 AI 时代，数据可谓至关重要。没有数据，AI 模型训练无从谈起，更无法发挥其作用。在这个数字化时代，数据就是燃料，驱动着 AI 的发展。

本书概述

本书旨在为读者提供一个全面的指南，了解本书所用用例和数据集，并提供有关在进一步学习和实践中寻找数据源的信息。此外，本书还将介绍不同的数据类型以及批处理和流处理数据的区别。

使用 Jupyter 构建 AI 模型

我们将使用 Google 提供的开源且基于浏览器的 Jupyter，开启构建 AI 模型之旅。Jupyter 是一个交互式计算环境，特别适合数据分析和机器学习。它使你能在浏览器中运行代码并查看结果，从而方便你快速尝试不同的想法并观察其效果。

Jupyter 允许你加载和处理数据，构建和训练模型，以及评估模型的性能。本书将带你逐步完成使用 Jupyter 构建 AI 模型的整个过程，包括：

加载和处理数据
构建和训练模型
评估模型的性能
部署模型

你还可以使用 Jupyter 探索和可视化数据，以及与其他数据科学家分享你的工作。

适合人群

本书适用于没有编程经验的数据科学家和机器学习工程师。对于希望了解低代码 AI 的开发人员和业务分析师，本书也是一本很好的参考读物。

数据类型

在构建 AI 模型之前，了解不同类型的数据至关重要。

结构化数据： 结构化数据是指组织成表格或其他结构中的数据，计算机可以轻松地处理。
非结构化数据： 非结构化数据是不组织成表格或其他结构的数据，计算机处理起来较为困难。
半结构化数据： 半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间，可能具有一些结构，但也可能包含一些非结构化数据。

批处理数据和流处理数据

批处理数据是指一次处理大量数据，通常用于训练模型。流处理数据是指实时处理数据，通常用于实时做出决策。

使用 Jupyter 构建 AI 模型的代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 处理数据
df.fillna(0, inplace=True)

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2)

# 构建和训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型性能
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型得分：', score)

# 部署模型
# ...（此处省略部署模型代码示例）