现在各地都努力建设数字化产业，提升高技术处理数据能力，而人工智能数据准备和AI数据准备就变得越来越重要，不管是大数据说法，还是数据湖说法，其实都是把业务数据转化成人工智能AI决策系统能够识别的输入格式，或者就是开始时就设计成人工智能AI能够适用的格式，包含一些人工智能系统需要的参数列。
前面讲过一个Java象棋的小人工智能程序，每个棋子有x、y和颜色这样的数据，这些数据是人工智能判断走棋的基础，没有这些数据就没有这个象棋人工智能。
软件在处理语音识别数据时，遇到了各种不同的模型，上个模型的结果是下个模型的输入，第一步的数据是wav和txt，但是这里不是一个wav和txt，是几十万个，人一过万，无边无际，数据量大了，也是这样，数据多了就容易出错，出错你就要审核，审核也要涉及人工，审核会消灭80%的问题，但是训练时还有可能有20%的问题，所以人工智能AI数据准备是非常复杂的任务。
大的数据架构跨多个行业，多个方向，多个职能部门，多个软件平台，没有实际的处理经验，只凭一些PPT或图表很难把握。
初学者学习人工智能数据准备和AI数据准备，可以参考微软的例子，里面代码里就带有数据，可以帮初学者理解人工智能数据准备和AI数据准备。
最近比较流行的人工智能数据AI数据准备事件是AI换脸，是把脸部的数据扫描后，才能换成功，不是说凭空想换就换。
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