处理, 分析, 基于非结构化数据创建ML模型至关重要,因为超过80%的企业数据是非结构化的.
有许多类型的非结构化数据,它们有自己的一组特殊的特征和挑战. 成功处理非结构化数据的关键是理解这些特征并使用专为这些数据类型设计的专用库.
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图像是一个具有挑战性的机器学习用例,因为你要处理大量的小文件, 或者大的二进制文件. 将图像硬塞到用于高度结构化数据的数据库中根本行不通.
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几十年前,888贵宾会登录网址就知道如何处理结构化文本, 因此,大多数公司将可靠的数据库作为后端也就不足为奇了. 但由于大量的非结构化文本涌入数据中心, 从财务报告, 查看聊天记录, 推特和松弛的帖子, 数据库就是不能工作.
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