在AI服務應用的學習路徑中，數據處理和存儲支持服務是構建智能系統的基礎環節。它們確保AI模型能夠高效、可靠地運行，同時處理海量數據。以下是云智學院學習筆記的關鍵內容，分為數據處理和存儲支持服務兩部分。

數據處理服務

數據處理是AI應用的核心，涉及數據采集、清洗、轉換和標注等步驟。在AI服務中，數據處理服務通常通過云平臺提供，以降低技術門檻。關鍵學習點包括：

- 數據采集與集成：學習如何使用API、爬蟲工具或物聯網設備收集數據，并集成多源數據（如結構化、非結構化數據）。
- 數據清洗與預處理：掌握數據去重、缺失值處理、異常值檢測等技術，使用云服務（如AWS Glue或Azure Data Factory）自動化流程。
- 數據標注與增強：了解半自動標注工具（如Labelbox）和數據增強方法，以提升模型訓練質量。
- 數據轉換與特征工程：學習數據標準化、歸一化及特征提取，使用云工具（如Google Cloud AI Platform）加速處理。
數據處理服務的目標是提供高質量、可復用的數據集，支持后續的模型訓練和推理。

存儲支持服務

存儲服務為AI應用提供數據持久化和高速訪問能力，確保可擴展性和安全性。學習重點包括：

- 數據存儲類型：理解對象存儲（如AWS S3）、文件存儲（如Google Cloud Filestore）和數據庫（如NoSQL、關系型數據庫）的適用場景。
- 云存儲解決方案：熟悉主流云平臺（如阿里云OSS、騰訊云COS）的配置和管理，學習如何優化存儲成本與性能。
- 數據安全與合規：掌握加密、訪問控制和備份策略，確保數據符合隱私法規（如GDPR）。
- 與AI服務的集成：學習如何將存儲服務與AI推理引擎（如TensorFlow Serving）結合，實現實時數據處理。
存儲支持服務確保數據在AI生命周期中的可靠性，從訓練到部署無縫銜接。

實踐建議

- 動手實驗：通過云平臺免費層進行數據處理和存儲項目，例如使用Python腳本處理數據集并存儲到云數據庫中。
- 持續學習：關注行業趨勢，如邊緣計算中的數據存儲優化，以應對實時AI應用需求。
數據處理和存儲支持服務是AI服務應用的基石，掌握它們能顯著提升AI項目的效率與成功率。