数据转换在人工智能系统中扮演着至关重要的角色。它是将原始数据经过各种处理和操作，转化成可被机器学习算法理解和利用的形式的过程。数据转换的方式多种多样，根据其不同的特性和目的，可进行不同层次的分类。
首先，我们可以将数据转换分为结构化和非结构化两大类。结构化数据转换主要用于处理数值型数据和标称型数据，包括对数据的清洗、归一化、标准化等操作；而非结构化数据转换则更多涉及对文本、图像、音频等多媒体数据的处理，如文本编码、图像分割、音频特征提取等。
其次，我们可以根据数据转换的目的将其分为预处理、特征提取和特征选择三类。预处理阶段主要用于清洗数据、填充缺失值、处理异常值等，保证数据的质量和可靠性；特征提取则是将原始数据转换为更具代表性和可解释性的特征，以提高模型的性能和泛化能力；而特征选择则是从原始特征中筛选出最具有信息量的特征，提高模型的效率和准确性。
最后，我们还可以根据数据转换的方式将其分为基于规则、基于模型和基于神经网络三类。基于规则的数据转换多基于领域知识和经验规则，如人工特征工程、数据清洗规则等；基于模型的数据转换则是通过训练和优化机器学习模型来提取和转换数据特征；而基于神经网络的数据转换则是利用深度学习模型来自动学习和提取数据的复杂特征表示。
总的来说，在人工智能系统中，数据转换是最为基础和关键的环节之一。通过对数据转换的分类学的深入了解，我们可以更好地选择和应用适合的方法和技术，提高模型的性能和效果，实现智能化数据处理和分析。【来源：https://www.hopsworks.ai/post/a-taxonomy-for-data-transformations-in-ai-systems】.
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