A vállalkozások számára manapság a legértékesebb áru az adat. Mivel a szervezetek és egyének továbbra is hatalmas mennyiségű adatot generálnak másodpercenként, nem elegendő az adatok rögzítése. Elemeznie kell, átalakítania kell, és értelmes betekintést kell nyernie az adatokból. Mégis, alig 37-40% a vállalatok elemzik adataikat, és 43% Az IT-cégek döntéshozói rettegnek az adatáramlástól, amely potenciálisan túlterhelheti adatinfrastruktúrájukat.
A gyors adatvezérelt döntések meghozatala és az adatforrások egyenlőtlenségeiből adódó kihívások leküzdése miatt a szervezetek számára kritikus fontosságúvá válik egy olyan adatinfrastruktúra kialakítása, amely képes hatékonyan tárolni, kinyerni, elemezni és átalakítani az adatokat.
Sürgősen szükség van egy olyan rendszerre, amely képes adatokat átvinni a forrásból a tárolórendszerbe, és valós időben elemezni és feldolgozni. AI adatfolyam csak ezt kínálja.
Mi az a Data Pipeline?
Az adatfolyamat olyan összetevők csoportja, amelyek különböző forrásokból fogadnak be vagy foglalnak adatokat, és egy előre meghatározott tárolóhelyre továbbítják azokat. Mielőtt azonban az adatok a tárolóba kerülnének, előfeldolgozáson, szűrésen, szabványosításon és átalakításon esnek át.
Hogyan használják az adatfolyamokat a gépi tanulásban?
A folyamat jelöli a munkafolyamat automatizálását egy ML projektben az adatok modellbe való átalakítása révén. Egy másik formája a adatfolyam az AI számára úgy működik, hogy a munkafolyamatokat több független és újrafelhasználható részre bontja, amelyek egy modellbe kombinálhatók.
Az ML adatfolyamatok három problémát oldanak meg: mennyiségi, verziószámítási és változatossági.
Az ML folyamatban, mivel a munkafolyamat több független szolgáltatásra van absztrahálva, lehetővé teszi a fejlesztő számára, hogy új munkafolyamatot tervezzen úgy, hogy egyszerűen kiválasztja és kiválasztja csak a szükséges elemet, miközben a többi részt megőrzi.
A projekt eredménye, a prototípus tervezése és modell képzés kódfejlesztés során határozzák meg. Az adatokat különböző forrásokból gyűjtik, címkézik és készítik elő. A címkézett adatokat tesztelésre, előrejelzés figyelésére és üzembe helyezésre használják a gyártási szakaszban. A modell értékelése a képzési és a termelési adatok összehasonlításával történik.
A csővezetékek által használt adattípusok
A gépi tanulási modell az adatfolyamatok éltető elemén fut. Például adatfolyamot használnak adatgyűjtés, a modellek betanítására és tesztelésére használt adatok tisztítása, feldolgozása és tárolása. Mivel az adatokat mind az üzleti, mind a fogyasztói oldalról gyűjtik, előfordulhat, hogy több fájlformátumban kell elemeznie az adatokat, és több tárolóhelyről kell lekérnie azokat.
Tehát a kódverem megtervezése előtt ismernie kell a feldolgozni kívánt adatok típusát. Az ML-folyamatok feldolgozásához használt adattípusok a következők:
Adatfolyamok: Az élő beviteli adat címkézéshez, feldolgozáshoz és átalakításhoz használják. Időjárás-előrejelzéshez, pénzügyi előrejelzésekhez és hangulatelemzéshez használják. A streaming adatokat általában nem a adatkészlet vagy tárolórendszer, mert valós időben dolgozzák fel.
Strukturált adatok: Erősen szervezett adatok, amelyeket adattárházakban tárolnak. Ezek a táblázatos adatok könnyen kereshetők és visszakereshetők elemzés céljából.
Strukturálatlan adatok: Ez teszi ki a vállalkozások által generált összes adat közel 80%-át. Tartalmaz szöveget, hangot és videót. Az ilyen típusú adatok tárolása, kezelése és elemzése rendkívül nehézzé válik, mivel hiányzik a struktúra vagy a formátum. A legújabb technológiákat, például az AI-t és az ML-t használják arra, hogy a strukturálatlan adatokat strukturált elrendezéssé alakítsák a jobb felhasználás érdekében.
Hogyan építsünk méretezhető adatfolyamot az ML modellek betanításához?
A méretezhető csővezeték felépítésének három alapvető lépése van,
Adatfeltárás: Mielőtt az adatokat betáplálnák a rendszerbe, fel kell fedezni és osztályozni kell azokat olyan jellemzők alapján, mint az érték, a kockázat és a struktúra. Mivel az ML algoritmus betanításához sokféle információra van szükség, AI adatok platformokat használnak arra, hogy információkat szerezzenek heterogén forrásokból, például adatbázisokból, felhőrendszerekből és felhasználói bemenetekből.
Adatbevitel: Az automatikus adatfeldolgozást webhookok és API-hívások segítségével méretezhető adatfolyamok fejlesztésére használják. Az adatfeldolgozás két alapvető megközelítése a következő:
- Kötegelt adatfeldolgozás: A kötegelt adatfeldolgozás során a rendszer az információk kötegeit vagy csoportjait valamilyen formájú kioldásra válaszul veszi, például bizonyos idő elteltével vagy egy adott fájlméret vagy -szám elérése után.
- Streaming feldolgozás: Az adatfolyam-feldolgozás esetén az adatok valós időben kerülnek a folyamatba, amint előállításra, felfedezésre és besorolásra kerülnek.
Adattisztítás és átalakítás: Mivel az összegyűjtött adatok többsége strukturálatlan, fontos, hogy azokat megtisztítsák, elkülönítsék és azonosítsák. Az átalakítás előtti adattisztítás elsődleges célja a duplikált, ál- és korrupt adatok eltávolítása, hogy csak a leghasznosabb adatok maradjanak meg.
Előfeldolgozás:
Ebben a lépésben a strukturálatlan adatokat kategorizálja, formázza, osztályozza és tárolja feldolgozás céljából.
Modell feldolgozás és kezelés:
Ebben a lépésben a modell betanításra, tesztelésre és feldolgozásra kerül a bevitt adatok felhasználásával. A modell finomítása a tartomány és a követelmények alapján történik. A modellkezelés során a kód olyan változatban kerül tárolásra, amely segíti a gépi tanulási modell gyorsabb fejlesztését.
Modell bevezetés:
A modell telepítési lépésében a mesterséges intelligencia A megoldást a vállalkozások vagy a végfelhasználók használják.
Adatvezetékek – Előnyök
Az adatfolyamat segíti az intelligensebb, skálázhatóbb és pontosabb ML modellek fejlesztését és telepítését lényegesen rövidebb idő alatt. Az ML adatfolyam-kezelés bizonyos előnyei közé tartozik
Optimalizált ütemezés: Az ütemezés fontos a gépi tanulási modellek zökkenőmentes működésének biztosításához. Ahogy az ML skálázódik, azt tapasztalhatja, hogy az ML folyamat egyes elemeit többször is felhasználja a csapat. A számítási idő csökkentése és a hidegindítások kiküszöbölése érdekében ütemezheti a központi telepítést a gyakran használt algoritmushívásokhoz.
Technológia, keretrendszer és nyelvi függetlenség: Ha hagyományos monolitikus szoftverarchitektúrát használ, konzisztensnek kell lennie a kódolási nyelvvel, és gondoskodnia kell arról, hogy az összes szükséges függőséget egyszerre töltse be. Azonban egy API-végpontokat használó ML adatfolyam esetén a kód különböző részei több különböző nyelven vannak megírva, és azok sajátos keretrendszerét használják.
Az ML-folyamat használatának fő előnye a kezdeményezés méretezhetősége azáltal, hogy lehetővé teszi a modell egyes részei többszöri újrafelhasználását a technológiai veremben, a keretrendszertől vagy a nyelvtől függetlenül.
Az adatfolyam kihívásai
Az AI modellek méretezése a teszteléstől és fejlesztéstől a telepítésig nem könnyű. A tesztelési forgatókönyvek során az üzleti felhasználók vagy ügyfelek sokkal igényesebbek lehetnek, és az ilyen hibák költségesek lehetnek a vállalkozás számára. Az adattovábbítás néhány kihívása a következő:
Technikai nehézségek: Az adatmennyiség növekedésével a technikai nehézségek is növekednek. Ezek a bonyolultságok az architektúrában is problémákhoz vezethetnek, és fizikai korlátokat is feltárhatnak.
Takarítási és előkészítési kihívások: Az adattovábbítás technikai kihívásain kívül a tisztítás és a adatok előkészítése Az nyers adatok léptékben kell elkészíteni, és ha a címkézés nem történik pontosan, az problémákhoz vezethet az AI megoldással kapcsolatban.
Szervezeti kihívások: Egy új technológia bevezetésekor az első nagyobb probléma szervezeti és kulturális szinten jelentkezik. Hacsak nem történik kulturális változás, vagy ha az emberek nem készülnek fel a végrehajtás előtt, ez végzetet jelenthet a számára AI csővezeték projektet.
Adatbiztonság: Az ML projekt méretezésekor az adatbiztonság és az irányítás becslése komoly problémát jelenthet. Mivel kezdetben az adatok nagy részét egyetlen helyen tárolták; problémák adódhatnak, ha ellopják, kihasználják, vagy új sebezhetőséget nyitnak meg.
Az adatfolyam felépítésének igazodnia kell az üzleti céljaihoz, a méretezhető ML-modell követelményeihez, valamint a szükséges minőségi és konzisztenciaszinthez.
Skálázható adatfolyam beállítása ehhez gépi tanulási modellek kihívásokkal teli, időigényes és összetett lehet. A Shaip egyszerűbbé és hibamentessé teszi az egész folyamatot. Kiterjedt adatgyűjtési tapasztalatunknak köszönhetően a velünk való együttműködés segít gyorsabban szállítani, nagy teljesítményű, integrált és végpontok közötti gépi tanulási megoldások a költségek töredékével.
