Най-ценната стока за бизнеса в наши дни са данните. Тъй като организациите и хората продължават да генерират огромни количества данни в секунда, не е достатъчно да се уловят данните. Трябва да анализирате, трансформирате и извличате значими прозрения от данните. И все пак, едва ли 37-40% от компаниите анализират данните си и 43% на вземащите решения в ИТ компаниите се страхуват от притока на данни, който потенциално може да надвие тяхната инфраструктура за данни.
С необходимостта да се вземат бързи решения, базирани на данни, и да се преодолеят предизвикателствата на несъответствието на източниците на данни, за организациите става изключително важно да разработят инфраструктура за данни, която може да съхранява, извлича, анализира и трансформира данни ефективно.
Има спешна нужда от система, която може да прехвърля данни от източника към системата за съхранение и да ги анализира и обработва в реално време. AI тръбопровод за данни предлага точно това.
Какво е тръбопровод за данни?
Тръбопроводът за данни е група от компоненти, които приемат или поглъщат данни от различни източници и ги прехвърлят към предварително определено място за съхранение. Въпреки това, преди данните да бъдат прехвърлени в хранилището, те преминават през предварителна обработка, филтриране, стандартизация и трансформация.
Как се използват канали за данни в машинното обучение?
Тръбопроводът обозначава автоматизация на работния процес в ML проект, като позволява трансформиране на данни в модела. Друга форма на тръбопровод за данни за AI работи, като разделя работните процеси на няколко независими и повторно използвани части, които могат да бъдат комбинирани в модел.
ML тръбопроводите за данни решават три проблема за обем, версии и разнообразие.
В ML тръбопровода, тъй като работният процес е абстрахиран в няколко независими услуги, той позволява на разработчика да проектира нов работен поток, като просто избере и избере само конкретния необходим елемент, като същевременно запази другите части като такива.
Резултатът от проекта, дизайнът на прототипа и модел обучение се дефинират по време на разработването на кода. Данните се събират от различни източници, етикетират се и се подготвят. Маркираните данни се използват за тестване, мониторинг на прогнози и внедряване в производствения етап. Моделът се оценява чрез сравняване на данни за обучение и производство.
Типовете данни, използвани от тръбопроводите
Модел на машинно обучение работи върху жизнената сила на тръбопроводите за данни. Например, тръбопроводът за данни се използва за събиране на данни, почистване, обработка и съхраняване на данни, които ще се използват за обучение и тестване на моделите. Тъй като данните се събират както от бизнеса, така и от потребителя, може да се наложи да анализирате данни в множество файлови формати и да ги извлечете от няколко места за съхранение.
Така че, преди да планирате своя кодов стек, трябва да знаете типа данни, които ще обработвате. Типовете данни, използвани за обработка на ML тръбопроводи, са:
Поточно предаване на данни: Животът входни данни използвани за етикетиране, обработка и трансформация. Използва се за прогнозиране на времето, финансови прогнози и анализ на настроението. Данните за поточно предаване обикновено не се съхраняват в a набор от данни или система за съхранение, защото се обработва в реално време.
Структурирани данни: Това са високо организирани данни, съхранявани в хранилища за данни. Тези таблични данни могат лесно да се търсят и извличат за анализ.
Неструктурирани данни: Той представлява почти 80% от всички данни, генерирани от бизнеса. Включва текст, аудио и видео. Този тип данни стават изключително трудни за съхранение, управление и анализ, тъй като им липсва структура или формат. Най-новите технологии, като AI и ML, се използват за трансформиране на неструктурирани данни в структурирано оформление за по-добра употреба.
Как да изградите мащабируем тръбопровод за данни за обучение на ML модели?
Има три основни стъпки при изграждането на мащабируем конвейер,
Откриване на данни: Преди данните да бъдат въведени в системата, те трябва да бъдат открити и класифицирани въз основа на характеристики като стойност, риск и структура. Тъй като се изисква голямо разнообразие от информация за обучение на ML алгоритъма, AI данни платформите се използват за извличане на информация от разнородни източници, като бази данни, облачни системи и потребителски данни.
Поглъщане на данни: Автоматичното поглъщане на данни се използва за разработване на мащабируеми канали за данни с помощта на уеб кукички и API извиквания. Двата основни подхода за поглъщане на данни са:
- Пакетно поглъщане: При пакетно поглъщане се вземат партиди или групи от информация в отговор на някаква форма на задействане, например след известно време или след достигане на определен размер или номер на файл.
- Поглъщане на поточно предаване: При поглъщане на поточно предаване данните се изтеглят в конвейера в реално време веднага щом бъдат генерирани, открити и класифицирани.
Почистване и трансформиране на данни: Тъй като повечето от събраните данни са неструктурирани, важно е те да бъдат почистени, разделени и идентифицирани. Основната цел на почистването на данни преди трансформация е да се премахнат дублиращи се, фиктивни данни и повредени данни, така че да останат само най-полезните данни.
Предварителна обработка:
В тази стъпка неструктурираните данни се категоризират, форматират, класифицират и съхраняват за обработка.
Обработка и управление на модела:
В тази стъпка моделът се обучава, тества и обработва с помощта на поетите данни. Моделът е усъвършенстван въз основа на домейна и изискванията. При управлението на модела кодът се съхранява във версия, която помага за по-бързото развитие на модела за машинно обучение.
Внедряване на модела:
В стъпката на внедряване на модела, изкуствен интелект решението се внедрява за използване от фирми или крайни потребители.
Тръбопроводи за данни – ползи
Конвейерът на данни помага за разработването и внедряването на по-интелигентни, по-мащабируеми и по-точни ML модели за значително по-кратък период. Някои предимства на ML тръбопровода на данни включват
Оптимизиран график: Графикът е важен, за да се гарантира, че вашите модели за машинно обучение работят безпроблемно. Тъй като ML се увеличава, ще откриете, че определени елементи в ML тръбопровода се използват няколко пъти от екипа. За да намалите времето за изчисление и да премахнете студените стартирания, можете да планирате внедряването за често използваните извиквания на алгоритъм.
Технология, рамка и езикова независимост: Ако използвате традиционна монолитна софтуерна архитектура, ще трябва да сте в съответствие с кодиращия език и да се уверите, че зареждате всички необходими зависимости едновременно. Въпреки това, с ML тръбопровод за данни, използващ крайни точки на API, различните части на кода са написани на няколко различни езика и използват техните специфични рамки.
Основното предимство на използването на ML тръбопровод е възможността за мащабиране на инициативата, като позволява части от модела да бъдат повторно използвани многократно в технологичния стек, независимо от рамката или езика.
Предизвикателства на тръбопровода за данни
Мащабирането на AI модели от тестване и разработка до внедряване не е лесно. В сценариите за тестване бизнес потребителите или клиентите може да са много по-взискателни и подобни грешки може да струват скъпо на бизнеса. Някои предизвикателства на конвейерната обработка на данни са:
Предизвикателства при почистване и подготовка: Освен техническите предизвикателства на тръбопровода на данни, съществува предизвикателството на почистването и подготовка на данни, Най- необработени данни трябва да се подготвят в мащаб и ако етикетирането не е направено точно, това може да доведе до проблеми с AI решението.
Организационни предизвикателства: Когато се въведе нова технология, първият голям проблем възниква на организационно и културно ниво. Освен ако няма културна промяна или хората не са подготвени преди прилагането, това може да означава гибел за AI тръбопровод проект.
Сигурност на данните: Когато мащабирате вашия ML проект, оценката на сигурността на данните и управлението може да представлява сериозен проблем. Тъй като първоначално голяма част от данните ще се съхраняват на едно място; може да има проблеми с това, че е откраднат, използван или отваря нови уязвимости.
Изграждането на тръбопровод за данни трябва да бъде съобразено с вашите бизнес цели, изискванията за мащабируем ML модел и нивото на качество и последователност, от което се нуждаете.
Настройване на мащабируем канал за данни за модели за машинно обучение може да бъде предизвикателство, времеемко и сложно. Shaip прави целия процес по-лесен и без грешки. С нашия богат опит в събирането на данни, партньорството с нас ще ви помогне да доставяте по-бързо, високоефективен, интегриран и решения за машинно обучение от край до край с малка част от цената.
