Die kosbaarste kommoditeit vir besighede deesdae is data. Aangesien organisasies en individue voortgaan om massiewe hoeveelhede data per sekonde te genereer, is dit nie genoeg om die data vas te lê nie. Jy moet betekenisvolle insigte uit die data ontleed, transformeer en onttrek. Tog, skaars 37-40% van maatskappye ontleed hul data, en 43% van besluitnemers in IT-maatskappye vrees die invloei van data wat moontlik hul data-infrastruktuur kan oorweldig.
Met die behoefte om vinnige data-gedrewe besluite te neem en die uitdagings van ongelykheid van databronne te oorkom, word dit krities belangrik vir organisasies om 'n data-infrastruktuur te ontwikkel wat data doeltreffend kan stoor, onttrek, ontleed en transformeer.
Daar is 'n dringende behoefte om 'n stelsel te hê wat data van die bron na die stoorstelsel kan oordra en dit intyds kan ontleed en verwerk. AI Data pyplyn bied net dit aan.
Wat is 'n datapyplyn?
'n Datapyplyn is 'n groep komponente wat data van uiteenlopende bronne inneem of inneem en dit na 'n voorafbepaalde stoorplek oordra. Voordat die data egter na die bewaarplek oorgedra word, ondergaan dit voorafverwerking, filtering, standaardisering en transformasie.
Hoe word datapyplyne in masjienleer gebruik?
Die pyplyn dui werkvloei-outomatisering in 'n ML-projek aan deur datatransformasie in die model moontlik te maak. Nog 'n vorm van die datapyplyn vir KI werk deur die werkstrome op te deel in verskeie onafhanklike en herbruikbare dele wat in 'n model gekombineer kan word.
ML-datapyplyne los drie probleme op van volume, weergawe en verskeidenheid.
In 'n ML-pyplyn, aangesien die werkvloei in verskeie onafhanklike dienste geabstraheer word, laat dit die ontwikkelaar toe om 'n nuwe werkvloei te ontwerp deur net die spesifieke element wat nodig is te kies en te kies, terwyl die ander dele as sodanig behou word.
Die projekuitkoms, prototipe-ontwerp, en model opleiding word tydens die kode-ontwikkeling gedefinieer. Die data word uit uiteenlopende bronne ingesamel, gemerk en voorberei. Die gemerkte data word gebruik vir toetsing, voorspellingsmonitering en ontplooiing in die produksiestadium. Die model word geëvalueer deur opleiding- en produksiedata te vergelyk.
Die tipes data wat deur pyplyne gebruik word
'n Masjienleermodel loop op die lewensbloed van datapyplyne. Byvoorbeeld, 'n datapyplyn word gebruik vir data-insameling, skoonmaak, verwerking en berging van data wat gebruik sal word vir opleiding en toetsing van die modelle. Aangesien data van beide die besigheids- en verbruikerskant af ingesamel word, kan daar van jou verwag word om data in verskeie lêerformate te ontleed en dit van verskeie bergingsplekke af te haal.
Dus, voordat u u kodestapel beplan, moet u weet watter tipe data u gaan verwerk. Die datatipes wat gebruik word om ML-pyplyne te verwerk, is:
Stroomdata: Die lewendige invoer data gebruik vir etikettering, verwerking en transformasie. Dit word gebruik vir weervoorspelling, finansiële voorspellings en sentimentanalise. Stroomdata word gewoonlik nie in 'n datastel of stoorstelsel omdat dit intyds verwerk word.
Gestruktureerde data: Dit is hoogs georganiseerde data wat in datapakhuise gestoor word. Hierdie tabeldata is maklik soekbaar en herwinbaar vir ontleding.
Ongestruktureerde data: Dit is verantwoordelik vir byna 80% van alle data wat deur besighede gegenereer word. Dit sluit teks, oudio en video in. Hierdie tipe data word uiters moeilik om te stoor, te bestuur en te ontleed aangesien dit nie struktuur of formaat het nie. Die nuutste tegnologieë, soos KI en ML, word gebruik om ongestruktureerde data in 'n gestruktureerde uitleg te omskep vir beter gebruik.
Hoe om 'n skaalbare datapyplyn te bou om ML-modelle op te lei?
Daar is drie basiese stappe in die bou van 'n skaalbare pyplyn,
Data ontdekking: Voordat die data in die stelsel ingevoer word, moet dit ontdek en geklassifiseer word op grond van eienskappe soos waarde, risiko en struktuur. Aangesien 'n groot verskeidenheid inligting benodig word om die ML-algoritme op te lei, KI data platforms word gebruik om inligting uit heterogene bronne te trek, soos databasisse, wolkstelsels en gebruikersinsette.
Data-inname: Outomatiese data-inname word gebruik om skaalbare datapyplyne te ontwikkel met behulp van webhooks en API-oproepe. Die twee basiese benaderings tot data-inname is:
- Batch-inname: By bondel-inname word bondels of groepe inligting geneem in reaksie op een of ander vorm van 'n sneller, soos na 'n geruime tyd of nadat 'n spesifieke lêergrootte of -nommer bereik is.
- Stroom-inname: Met stroming-inname word die data intyds in die pyplyn ingetrek sodra dit gegenereer, ontdek en geklassifiseer word.
Data skoonmaak en transformasie: Aangesien die meeste van die data wat ingesamel word ongestruktureerd is, is dit belangrik om dit skoon te maak, geskei en te identifiseer. Die primêre doel van dataskoonmaak voor transformasie is om duplisering, dummy-data en korrupte data te verwyder sodat net die nuttigste data oorbly.
Voorverwerking:
In hierdie stap word die ongestruktureerde data gekategoriseer, geformateer, geklassifiseer en gestoor vir verwerking.
Modelverwerking en -bestuur:
In hierdie stap word die model opgelei, getoets en verwerk met behulp van die ingeneemde data. Die model word verfyn op grond van die domein en vereistes. In modelbestuur word die kode gestoor in 'n weergawe wat help met die vinniger ontwikkeling van die masjienleermodel.
Modelontplooiing:
In die model-ontplooiing stap, die kunsmatige intelligensie oplossing word ontplooi vir gebruik deur besighede of eindgebruikers.
Datapyplyne – Voordele
Datapypleiding help om slimmer, skaalbaarder en meer akkurate ML-modelle in 'n aansienlik korter tydperk te ontwikkel en te ontplooi. Sommige voordele van ML-datapypleiding sluit in
Geoptimaliseerde skedulering: Skedulering is belangrik om te verseker dat jou masjienleermodelle naatloos werk. Soos die ML opskaal, sal jy vind dat sekere elemente in die ML-pyplyn verskeie kere deur die span gebruik word. Om die berekeningstyd te verminder en koue begin uit te skakel, kan jy die ontplooiing skeduleer vir die algoritme-oproepe wat gereeld gebruik word.
Tegnologie, raamwerk en taalonafhanklikheid: As jy 'n tradisionele monolitiese sagteware-argitektuur gebruik, sal jy konsekwent moet wees met die koderingstaal en seker maak dat jy al die vereiste afhanklikhede gelyktydig laai. Met 'n ML-datapyplyn wat API-eindpunte gebruik, word die uiteenlopende dele van die kode egter in verskeie verskillende tale geskryf en gebruik hulle spesifieke raamwerke.
Die groot voordeel van die gebruik van 'n ML-pyplyn is die vermoë om die inisiatief te skaal deur toe te laat dat stukke van die model verskeie kere oor die tegnologiestapel hergebruik kan word, ongeag die raamwerk of die taal.
Uitdagings van die datapyplyn
Dit is nie maklik om KI-modelle van toetsing en ontwikkeling tot ontplooiing te skaal nie. In toetsscenario's kan besigheidsgebruikers of kliënte baie meer veeleisend wees, en sulke foute kan duur wees vir die besigheid. Sommige uitdagings van datapypleiding is:
Tegniese probleme: Soos die datavolumes toeneem, neem tegniese probleme ook toe. Hierdie kompleksiteite kan ook lei tot probleme in die argitektuur en fisiese beperkings blootlê.
Skoonmaak- en voorbereidingsuitdagings: Afgesien van die tegniese uitdagings van datapypleiding, is daar die uitdaging om skoon te maak en data-voorbereiding. Die rou data moet op skaal voorberei word, en as die etikettering nie akkuraat gedoen word nie, kan dit tot probleme met die KI-oplossing lei.
Organisatoriese uitdagings: Wanneer 'n nuwe tegnologie ingestel word, ontstaan die eerste groot probleem op organisatoriese en kulturele vlak. Tensy daar 'n kulturele verandering is of mense voorbereid is voor implementering, kan dit straf vir die KI pyplyn projek.
Datasekuriteit: Wanneer u u ML-projek skaal, kan die skatting van datasekuriteit en -bestuur 'n groot probleem veroorsaak. Aangesien aanvanklik 'n groot deel van die data op 'n enkele plek gestoor sou word; daar kan probleme wees daarmee dat dit gesteel, uitgebuit word of nuwe kwesbaarhede oopmaak.
Die bou van 'n datapyplyn moet in lyn wees met u besigheidsdoelwitte, skaalbare ML-modelvereistes en die vlak van kwaliteit en konsekwentheid wat u benodig.
Die opstel van 'n skaalbare datapyplyn vir masjienleermodelle kan uitdagend, tydrowend en kompleks wees. Shaip maak die hele proses makliker en foutloos. Met ons uitgebreide ervaring in die versameling van data, sal vennootskappe met ons jou help om vinniger te lewer, hoog presterend, geïntegreerde, en end-tot-end masjienleeroplossings teen 'n fraksie van die koste.
