人工智慧物聯網AIOT系列50：AI成功的關鍵—大數據資料搜集與處理全解析
在上一篇文章中，我們深入了解了工業人工智慧（Industrial AI）與一般人工智慧（General AI）的差異，就像是比較工業級電腦與家用電腦一樣，前者要求高準確性與穩定性，而後者更注重靈活性與創意應用。然而，不論是哪一種類型的AI，能否成功發揮效能的關鍵都在於一件事：資料！如果把人工智慧比作一位大廚，那麼大數據資料就像是他的食材，資料的品質和準備過程會直接影響這位大廚的最終菜餚。
那麼，問題來了，這些「食材」究竟是怎麼來的？大數據資料並不是天上掉下來的，而是需要透過精心的搜集、分類和處理來準備妥當。舉例來說，我們要訓練一個辨識貓咪的AI模型，第一步得先找到足夠多的貓咪照片，這就像是到超市選擇最新鮮的番茄；接著，我們需要給每張照片標註，告訴AI哪張是貓咪，哪張是狗，這步驟就像是準備番茄的去皮、切塊；最後，還得過濾掉一些「奇怪」的照片，比如被塗鴉的貓圖，這相當於挑掉不好的食材。
接下來的文章，我們將帶你探索如何進行大數據的搜集、分類與處理，揭開人工智慧運作的幕後祕密。準備好了嗎？讓我們開始吧！
一、大數據資料搜集與處理：AI成功的幕後功臣:
說到人工智慧（AI）的成功，台積電曾經說過一句名言：「No data，No AI。」沒有資料，人工智慧根本無從發揮。所以，資料搜集與處理就像是人工智慧的地基，建得不穩，所有的努力都可能付諸東流。在這篇文章中，我們將深入探討資料的型態分類，以及如何一步步地進行資料清理、整合、轉換和前置處理，讓AI模型能以最佳狀態運作(如圖1)。
圖1.大數據運作機制
數位孿生的三大核心應用場景:
資料型態-AI的原材料: 資料的型態多種多樣，可能是結構化的數據（像是資料庫表格中的行與列）、非結構化的數據（如圖片、影片、音訊）或是半結構化的數據（像是JSON或XML檔案）。在智慧製造中，資料型態的選擇尤為重要。例如，生產線上的感測器會生成時間序列數據，而監控攝影機則提供影像資料。正確選擇資料型態，才能確保後續分析的準確性。
資料處理-清理、整合、轉換和前置處理: 資料處理是人工智慧建模前的核心步驟，以下是各個處理階段的詳細介紹：
- 資料清理 (Data Cleansing): 清理的目的是去無存菁，過濾掉不完整或不準確的資料。例如，製造業中的感測器數據可能包含異常值或噪音，這些問題需要透過統計方法進行修正。就像警方追蹤嫌犯的攝影機畫面，清理過程中要去除模糊的影像或無關的物件，確保資料純淨。
- 資料整合 (Data Integration): 整合是將來自不同來源的資料合併為一個統一的格式。例如，一家工廠可能有多個生產線，每條生產線的感測器資料格式不一致。透過資料整合，可以將不同格式的資料匯總在一起，建立一個完整的全貌。
- 資料轉換 (Data Transformation): 當資料來源的解析度或單位不一致時，轉換就派上用場。例如，一台攝影機的影像解析度是800×600，而另一台是1024×768，透過轉換，這些不同的影像資料可以標準化，以便進行統一分析。
- 資料前置處理 (Data Preparation): 前置處理就像是為資料「梳妝打扮」。它針對資料的特定應用進行調整。例如，警方追蹤嫌犯時，需要根據拍攝條件調整影像亮度和對比度，確保AI能準確辨識不同光線條件下的人臉特徵。
資料處理應用案例如下：舉個實際的案例來說，智慧城市中使用的攝影機系統，可能會捕捉到不同時間點、不同角度的路況影像。假設一名嫌疑犯從台南逃竄到高雄，這一路上可能經過不同解析度的攝影機，甚至光線條件也有所不同。資料清理的第一步是過濾掉無用的影像；整合階段將來自台南、高雄的資料統整成可分析的格式；接著透過轉換，統一解析度與影像比例；最後在前置處理中，根據嫌犯的特徵進一步調整圖像，讓AI能精準辨識。
大數據資料搜集的挑戰: 大數據資料搜集絕非易事。以工業AI為例，資料的來源分散且樣本有限，與一般AI依靠大規模公開數據集訓練相比，挑戰更大。此外，工業資料需要極高的準確性，任何一點誤差都可能導致重大生產損失或安全問題。
AI的運作離不開資料，而資料搜集與處理則是這一切的基石。從清理到前置處理，每個步驟都關乎資料的準確性與適用性。無論是工業生產中的智慧製造，還是智慧城市中的公共安全，這些技術都依賴於高質量的大數據支援。在下一篇文章中，我們將探討資料分析與模型訓練如何進一步提升AI的效能，敬請期待！
Ref to: 圖1參考自科學月刊
先知科技總經理 高季安
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