Το πιο πολύτιμο αγαθό για τις επιχειρήσεις αυτές τις μέρες είναι τα δεδομένα. Καθώς οι οργανισμοί και τα άτομα συνεχίζουν να παράγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων ανά δευτερόλεπτο, δεν αρκεί η συλλογή των δεδομένων. Πρέπει να αναλύσετε, να μεταμορφώσετε και να εξάγετε σημαντικές πληροφορίες από τα δεδομένα. Ωστόσο, μετά βίας 37-40% των εταιρειών αναλύουν τα δεδομένα τους και 43% Οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων σε εταιρείες πληροφορικής φοβούνται την εισροή δεδομένων που μπορεί ενδεχομένως να κατακλύσουν την υποδομή δεδομένων τους.
Με την ανάγκη να ληφθούν γρήγορες αποφάσεις βάσει δεδομένων και να ξεπεραστούν οι προκλήσεις της ανισότητας των πηγών δεδομένων, καθίσταται εξαιρετικά σημαντικό για τους οργανισμούς να αναπτύξουν μια υποδομή δεδομένων που μπορεί να αποθηκεύει, να εξάγει, να αναλύει και να μετασχηματίζει δεδομένα αποτελεσματικά.
Υπάρχει επείγουσα ανάγκη να υπάρχει ένα σύστημα που να μπορεί να μεταφέρει δεδομένα από την πηγή στο σύστημα αποθήκευσης και να τα αναλύει και να τα επεξεργάζεται σε πραγματικό χρόνο. Σωλήνας δεδομένων AI προσφέρει ακριβώς αυτό.
Τι είναι ο αγωγός δεδομένων;
Μια διοχέτευση δεδομένων είναι μια ομάδα στοιχείων που λαμβάνουν ή απορροφούν δεδομένα από διαφορετικές πηγές και τα μεταφέρουν σε μια προκαθορισμένη θέση αποθήκευσης. Ωστόσο, πριν μεταφερθούν τα δεδομένα στο αποθετήριο, υποβάλλονται σε προεπεξεργασία, φιλτράρισμα, τυποποίηση και μετασχηματισμό.
Πώς χρησιμοποιούνται οι αγωγοί δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
Η διοχέτευση υποδηλώνει την αυτοματοποίηση ροής εργασιών σε ένα έργο ML επιτρέποντας τη μετατροπή δεδομένων στο μοντέλο. Μια άλλη μορφή του αγωγός δεδομένων για AI λειτουργεί διαχωρίζοντας τις ροές εργασίας σε πολλά ανεξάρτητα και επαναχρησιμοποιήσιμα μέρη που μπορούν να συνδυαστούν σε ένα μοντέλο.
Οι αγωγοί δεδομένων ML επιλύουν τρία προβλήματα όγκου, έκδοσης και ποικιλίας.
Σε μια διοχέτευση ML, δεδομένου ότι η ροή εργασίας είναι αφηρημένη σε πολλές ανεξάρτητες υπηρεσίες, επιτρέπει στον προγραμματιστή να σχεδιάσει μια νέα ροή εργασίας επιλέγοντας και επιλέγοντας απλώς το συγκεκριμένο στοιχείο που απαιτείται, διατηρώντας ταυτόχρονα τα άλλα μέρη ως έχουν.
Το αποτέλεσμα του έργου, ο σχεδιασμός του πρωτοτύπου και εκπαίδευση μοντέλου ορίζονται κατά την ανάπτυξη του κώδικα. Τα δεδομένα συλλέγονται από διαφορετικές πηγές, επισημαίνονται και προετοιμάζονται. Τα δεδομένα με ετικέτα χρησιμοποιούνται για δοκιμή, παρακολούθηση πρόβλεψης και ανάπτυξη στο στάδιο της παραγωγής. Το μοντέλο αξιολογείται με σύγκριση των δεδομένων εκπαίδευσης και παραγωγής.
Οι τύποι δεδομένων που χρησιμοποιούνται από τους αγωγούς
Ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης τρέχει στη ζωή των αγωγών δεδομένων. Για παράδειγμα, χρησιμοποιείται ένας αγωγός δεδομένων για συλλογή δεδομένων, καθαρισμός, επεξεργασία και αποθήκευση δεδομένων που θα χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση και τη δοκιμή των μοντέλων. Δεδομένου ότι τα δεδομένα συλλέγονται τόσο από την επιχείρηση όσο και από τον καταναλωτή, ενδέχεται να σας ζητηθεί να αναλύσετε δεδομένα σε πολλές μορφές αρχείων και να τα ανακτήσετε από πολλές τοποθεσίες αποθήκευσης.
Επομένως, προτού προγραμματίσετε τη στοίβα κωδικών σας, θα πρέπει να γνωρίζετε τον τύπο των δεδομένων που θα επεξεργαστείτε. Οι τύποι δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία αγωγών ML είναι:
Δεδομένα ροής: Η ζωντανή εισαγωγή δεδομένων χρησιμοποιείται για την επισήμανση, την επεξεργασία και τον μετασχηματισμό. Χρησιμοποιείται για πρόγνωση καιρού, οικονομικές προβλέψεις και ανάλυση συναισθήματος. Τα δεδομένα ροής συνήθως δεν αποθηκεύονται στο α σύνολο δεδομένων ή σύστημα αποθήκευσης επειδή υποβάλλεται σε επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο.
Δομημένα δεδομένα: Είναι εξαιρετικά οργανωμένα δεδομένα που αποθηκεύονται σε αποθήκες δεδομένων. Αυτά τα δεδομένα σε πίνακα είναι εύκολα αναζητήσιμα και ανακτήσιμα για ανάλυση.
Μη δομημένα δεδομένα: Αντιπροσωπεύει σχεδόν το 80% όλων των δεδομένων που παράγονται από τις επιχειρήσεις. Περιλαμβάνει κείμενο, ήχο και βίντεο. Αυτός ο τύπος δεδομένων καθίσταται εξαιρετικά δύσκολο να αποθηκευτεί, να διαχειριστεί και να αναλυθεί, καθώς στερείται δομής ή μορφής. Οι πιο πρόσφατες τεχνολογίες, όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η ML, χρησιμοποιούνται για τη μετατροπή μη δομημένων δεδομένων σε δομημένη διάταξη για καλύτερη χρήση.
Πώς να δημιουργήσετε μια κλιμακούμενη διοχέτευση δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων ML;
Υπάρχουν τρία βασικά βήματα για την κατασκευή ενός κλιμακούμενου αγωγού,
Ανακάλυψη δεδομένων: Προτού τροφοδοτηθούν τα δεδομένα στο σύστημα, πρέπει να ανακαλυφθούν και να ταξινομηθούν με βάση χαρακτηριστικά όπως η αξία, ο κίνδυνος και η δομή. Δεδομένου ότι απαιτείται μια τεράστια ποικιλία πληροφοριών για την εκπαίδευση του αλγόριθμου ML, Δεδομένα AI Οι πλατφόρμες χρησιμοποιούνται για την άντληση πληροφοριών από ετερογενείς πηγές, όπως βάσεις δεδομένων, συστήματα cloud και εισροές χρηστών.
Απορρόφηση δεδομένων: Η αυτόματη απορρόφηση δεδομένων χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη κλιμακωτών σωληνώσεων δεδομένων με τη βοήθεια webhooks και κλήσεων API. Οι δύο βασικές προσεγγίσεις για την απορρόφηση δεδομένων είναι:
- Μαζική απορρόφηση: Κατά τη μαζική απορρόφηση, παρτίδες ή ομάδες πληροφοριών λαμβάνονται ως απόκριση σε κάποια μορφή ενεργοποίησης, όπως μετά από κάποιο χρονικό διάστημα ή μετά την επίτευξη ενός συγκεκριμένου μεγέθους ή αριθμού αρχείου.
- Απορρόφηση ροής: Με την απορρόφηση ροής, τα δεδομένα αντλούνται στον αγωγό σε πραγματικό χρόνο μόλις δημιουργηθούν, ανακαλυφθούν και ταξινομηθούν.
Καθαρισμός και μετασχηματισμός δεδομένων: Δεδομένου ότι τα περισσότερα από τα δεδομένα που συλλέγονται δεν είναι δομημένα, είναι σημαντικό να καθαριστούν, να διαχωριστούν και να ταυτοποιηθούν. Ο πρωταρχικός σκοπός του καθαρισμού δεδομένων πριν από τον μετασχηματισμό είναι η κατάργηση διπλοτύπων, ψευδών δεδομένων και κατεστραμμένων δεδομένων, έτσι ώστε να παραμένουν μόνο τα πιο χρήσιμα δεδομένα.
Προεπεξεργασία:
Σε αυτό το βήμα, τα μη δομημένα δεδομένα κατηγοριοποιούνται, μορφοποιούνται, ταξινομούνται και αποθηκεύονται για επεξεργασία.
Επεξεργασία και διαχείριση μοντέλου:
Σε αυτό το βήμα, το μοντέλο εκπαιδεύεται, δοκιμάζεται και υποβάλλεται σε επεξεργασία χρησιμοποιώντας τα δεδομένα που λαμβάνονται. Το μοντέλο βελτιώνεται με βάση τον τομέα και τις απαιτήσεις. Στη διαχείριση μοντέλων, ο κώδικας αποθηκεύεται σε μια έκδοση που βοηθά στην ταχύτερη ανάπτυξη του μοντέλου μηχανικής μάθησης.
Ανάπτυξη μοντέλου:
Στο βήμα ανάπτυξης του μοντέλου, το τεχνητή νοημοσύνη Η λύση αναπτύσσεται για χρήση από επιχειρήσεις ή τελικούς χρήστες.
Σωληνώσεις δεδομένων – Οφέλη
Η διοχέτευση δεδομένων βοηθά στην ανάπτυξη και ανάπτυξη εξυπνότερων, πιο επεκτάσιμων και ακριβέστερων μοντέλων ML σε σημαντικά μικρότερο χρονικό διάστημα. Μερικά οφέλη της διοχέτευσης δεδομένων ML περιλαμβάνουν
Βελτιστοποιημένος προγραμματισμός: Ο προγραμματισμός είναι σημαντικός για τη διασφάλιση της απρόσκοπτης λειτουργίας των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Καθώς η ML κλιμακώνεται, θα διαπιστώσετε ότι ορισμένα στοιχεία στη διοχέτευση ML χρησιμοποιούνται πολλές φορές από την ομάδα. Για να μειώσετε τον υπολογιστικό χρόνο και να εξαλείψετε τις ψυχρές εκκινήσεις, μπορείτε να προγραμματίσετε την ανάπτυξη για τις κλήσεις αλγορίθμου που χρησιμοποιούνται συχνά.
Τεχνολογία, πλαίσιο και γλωσσική ανεξαρτησία: Εάν χρησιμοποιείτε μια παραδοσιακή μονολιθική αρχιτεκτονική λογισμικού, θα πρέπει να είστε συνεπείς με τη γλώσσα κωδικοποίησης και να βεβαιωθείτε ότι φορτώνετε όλες τις απαιτούμενες εξαρτήσεις ταυτόχρονα. Ωστόσο, με μια διοχέτευση δεδομένων ML που χρησιμοποιεί τερματικά σημεία API, τα διαφορετικά μέρη του κώδικα γράφονται σε πολλές διαφορετικές γλώσσες και χρησιμοποιούν τα συγκεκριμένα πλαίσια τους.
Το σημαντικότερο πλεονέκτημα της χρήσης μιας διοχέτευσης ML είναι η δυνατότητα κλιμάκωσης της πρωτοβουλίας επιτρέποντας σε κομμάτια του μοντέλου να επαναχρησιμοποιηθούν πολλές φορές σε όλη τη στοίβα τεχνολογίας, ανεξάρτητα από το πλαίσιο ή τη γλώσσα.
Προκλήσεις της γραμμής δεδομένων
Η κλιμάκωση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης από τη δοκιμή και την ανάπτυξη έως την ανάπτυξη δεν είναι εύκολη. Σε σενάρια δοκιμών, οι επιχειρησιακοί χρήστες ή πελάτες μπορεί να είναι πολύ πιο απαιτητικοί και τέτοια σφάλματα μπορεί να είναι δαπανηρά για την επιχείρηση. Μερικές προκλήσεις της διοχέτευσης δεδομένων είναι:
Τεχνικές δυσκολίες: Καθώς οι όγκοι δεδομένων αυξάνονται, αυξάνονται και οι τεχνικές δυσκολίες. Αυτές οι πολυπλοκότητες μπορούν επίσης να οδηγήσουν σε προβλήματα στην αρχιτεκτονική και να εκθέσουν φυσικούς περιορισμούς.
Προκλήσεις καθαρισμού και προετοιμασίας: Εκτός από τις τεχνικές προκλήσεις της διοχέτευσης δεδομένων, υπάρχει η πρόκληση του καθαρισμού και προετοιμασία δεδομένων. ο ακατέργαστα δεδομένα πρέπει να προετοιμαστεί σε κλίμακα και εάν η επισήμανση δεν γίνει με ακρίβεια, μπορεί να οδηγήσει σε προβλήματα με τη λύση τεχνητής νοημοσύνης.
Οργανωτικές προκλήσεις: Όταν μια νέα τεχνολογία εισάγεται, το πρώτο σημαντικό πρόβλημα προκύπτει σε οργανωτικό και πολιτιστικό επίπεδο. Αν δεν υπάρξει μια πολιτιστική αλλαγή ή οι άνθρωποι είναι προετοιμασμένοι πριν από την εφαρμογή, μπορεί να σημαίνει καταστροφή για τους αγωγός AI του έργου.
Ασφάλεια δεδομένων: Κατά την κλιμάκωση του έργου σας ML, η εκτίμηση της ασφάλειας και της διακυβέρνησης δεδομένων μπορεί να δημιουργήσει σημαντικό πρόβλημα. Δεδομένου ότι αρχικά, ένα μεγάλο μέρος των δεδομένων θα αποθηκευόταν σε ένα μόνο μέρος. μπορεί να υπάρχουν προβλήματα με την κλοπή, την εκμετάλλευση ή το άνοιγμα νέων τρωτών σημείων.
Η δημιουργία ενός αγωγού δεδομένων θα πρέπει να ευθυγραμμίζεται με τους επιχειρηματικούς σας στόχους, τις κλιμακούμενες απαιτήσεις μοντέλου ML και το επίπεδο ποιότητας και συνέπειας που χρειάζεστε.
Ρύθμιση μιας κλιμακούμενης διοχέτευσης δεδομένων για μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορεί να είναι προκλητική, χρονοβόρα και πολύπλοκη. Το Shaip κάνει την όλη διαδικασία πιο εύκολη και χωρίς σφάλματα. Με την εκτενή μας εμπειρία συλλογής δεδομένων, η συνεργασία μαζί μας θα σας βοηθήσει να παραδώσετε γρηγορότερα, υψηλή απόδοση, ενσωματωμένο και λύσεις μηχανικής εκμάθησης από άκρο σε άκρο σε ένα κλάσμα του κόστους.
