在数据集中处理像图像、文本和音频这样的非结构化数据，涉及预处理、存储和模型集成。非结构化数据缺乏预定义的格式，因此你需要将其转换为机器学习模型可以处理的结构化表示。 该方法因数据类型而异，但核心步骤包括特征提取、标准化和存储优化。
对于图像，预处理通常包括调整大小、标准化（例如，将像素值缩放到 0-1）以及使用旋转或翻转来增强数据。PIL、OpenCV 或 TensorFlow 的图像实用程序等工具简化了这些任务。 例如，你可以将图像转换为数值数组（例如，RGB 图像的 224x224x3 张量），以输入到卷积神经网络 (CNN)。 文本数据需要分词（拆分为单词或子词）和向量化（使用 Word2Vec 或 transformers 等方法将单词转换为嵌入）。 spaCy 或 Hugging Face 的 Transformers 等库处理诸如词性标注或生成 BERT 嵌入等任务。 音频文件通常使用 librosa 或 TensorFlow 的音频模块转换为频谱图或梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，这些模块捕获随时间变化的频率模式。
高效存储非结构化数据至关重要。 原始文件（例如，PNG、WAV、TXT）通常存储在云存储 (S3) 或分布式文件系统中，元数据在数据库中跟踪。 对于大型数据集，TFRecords (TensorFlow) 或 HDF5 等序列化格式有助于优化 I/O。 当集成到模型中时，使用数据加载器（例如，PyTorch 的 Dataset 类）在训练期间流式传输数据。 例如，文本数据集可以将存储在数组中的分词文本与 CSV 中的标签组合在一起，而图像管道则加载预处理张量的批次。 始终验证数据一致性（例如，将音频长度与文本记录匹配）以避免运行时错误。 通过标准化格式和自动化预处理，你可以确保跨实验的可重现性和可扩展性。