Cea mai prețioasă marfă pentru afaceri în zilele noastre sunt datele. Pe măsură ce organizațiile și indivizii continuă să genereze cantități masive de date pe secundă, nu este suficient să captezi datele. Trebuie să analizați, să transformați și să extrageți informații semnificative din date. Cu toate acestea, abia 37-40% a companiilor își analizează datele și 43% dintre factorii de decizie din companiile IT se tem de afluxul de date care le poate copleși infrastructura de date.
Având în vedere nevoia de a lua decizii rapide bazate pe date și de a depăși provocările disparității surselor de date, devine extrem de important pentru organizații să dezvolte o infrastructură de date care să poată stoca, extrage, analiza și transforma datele în mod eficient.
Există o nevoie urgentă de a avea un sistem care să poată transfera date de la sursă în sistemul de stocare și să le analizeze și să le proceseze în timp real. Conducta de date AI oferă tocmai asta.
Ce este o conductă de date?
O conductă de date este un grup de componente care preiau sau ingerează date din surse disparate și le transferă într-o locație de stocare predeterminată. Cu toate acestea, înainte ca datele să fie transferate în depozit, acestea sunt supuse preprocesării, filtrarii, standardizării și transformării.
Cum sunt utilizate conductele de date în învățarea automată?
Conducta denotă automatizarea fluxului de lucru într-un proiect ML, permițând transformarea datelor în model. O altă formă a conductă de date pentru AI funcționează prin împărțirea fluxurilor de lucru în mai multe părți independente și reutilizabile care pot fi combinate într-un model.
Conductele de date ML rezolvă trei probleme de volum, versiuni și varietate.
Într-o conductă ML, deoarece fluxul de lucru este rezumat în mai multe servicii independente, acesta permite dezvoltatorului să proiecteze un nou flux de lucru prin simpla alegere și alegere doar a elementului particular necesar, păstrând în același timp celelalte părți ca atare.
Rezultatul proiectului, designul prototipului și antrenament model sunt definite în timpul dezvoltării codului. Datele sunt colectate din surse disparate, etichetate și pregătite. Datele etichetate sunt folosite pentru testare, monitorizarea predicțiilor și implementarea în etapa de producție. Modelul este evaluat prin compararea datelor de formare și producție.
Tipurile de date utilizate de conducte
Un model de învățare automată rulează pe baza conductelor de date. De exemplu, o conductă de date este utilizată pentru de colectare a datelor, curățarea, procesarea și stocarea datelor care vor fi utilizate pentru instruirea și testarea modelelor. Deoarece datele sunt colectate atât de la nivelul afacerii, cât și de la consumatori, s-ar putea să vi se solicite să analizați datele în mai multe formate de fișiere și să le preluați din mai multe locații de stocare.
Deci, înainte de a vă planifica stiva de coduri, ar trebui să știți tipul de date pe care le veți procesa. Tipurile de date utilizate pentru procesarea conductelor ML sunt:
Date în flux: În direct date de intrare utilizate pentru etichetare, procesare și transformare. Este folosit pentru prognoza meteo, previziuni financiare și analiza sentimentelor. Datele de streaming nu sunt de obicei stocate într-un set de date sau sistem de stocare deoarece este procesat în timp real.
Date structurate: Sunt date foarte organizate stocate în depozite de date. Aceste date tabelare pot fi căutate și recuperate cu ușurință pentru analiză.
Date nestructurate: Reprezintă aproape 80% din toate datele generate de companii. Include text, audio și video. Acest tip de date devine extrem de dificil de stocat, gestionat și analizat, deoarece îi lipsește structura sau formatul. Cele mai recente tehnologii, cum ar fi AI și ML, sunt folosite pentru a transforma datele nestructurate într-un aspect structurat pentru o utilizare mai bună.
Cum să construiți o conductă de date scalabilă pentru a antrena modele ML?
Există trei pași de bază în construirea unei conducte scalabile,
Descoperirea datelor: Înainte ca datele să fie introduse în sistem, acestea trebuie descoperite și clasificate pe baza unor caracteristici precum valoarea, riscul și structura. Deoarece este necesară o mare varietate de informații pentru a antrena algoritmul ML, Date AI platformele sunt folosite pentru a extrage informații din surse eterogene, cum ar fi baze de date, sisteme cloud și intrări ale utilizatorilor.
Ingestie de date: Ingerarea automată a datelor este utilizată pentru a dezvolta conducte de date scalabile cu ajutorul webhook-urilor și apelurilor API. Cele două abordări de bază ale ingerării datelor sunt:
- Ingestie în loturi: în ingerarea în loturi, loturile sau grupurile de informații sunt preluate ca răspuns la o anumită formă de declanșare, cum ar fi după un anumit timp sau după atingerea unei anumite dimensiuni sau număr de fișier.
- Ingestie în flux: cu ingerarea în flux, datele sunt atrase în conductă în timp real, de îndată ce sunt generate, descoperite și clasificate.
Curățarea și transformarea datelor: Deoarece majoritatea datelor culese sunt nestructurate, este important să fie curățate, separate și identificate. Scopul principal al curățării datelor înainte de transformare este de a elimina dublările, datele false și datele corupte, astfel încât să rămână doar cele mai utile date.
Pre-procesare:
În acest pas, datele nestructurate sunt clasificate, formatate, clasificate și stocate pentru procesare.
Procesarea și managementul modelului:
În acest pas, modelul este antrenat, testat și procesat folosind datele ingerate. Modelul este rafinat în funcție de domeniu și cerințe. În managementul modelelor, codul este stocat într-o versiune care ajută la dezvoltarea mai rapidă a modelului de învățare automată.
Implementarea modelului:
În etapa de implementare a modelului, inteligență artificială soluția este implementată pentru utilizare de către companii sau utilizatori finali.
Conducte de date – Beneficii
Canalizarea datelor ajută la dezvoltarea și implementarea modelelor ML mai inteligente, mai scalabile și mai precise într-o perioadă semnificativ mai scurtă. Unele beneficii ale pipelinei de date ML includ
Programare optimizată: Programarea este importantă pentru a vă asigura că modelele dvs. de învățare automată funcționează fără probleme. Pe măsură ce ML crește, veți descoperi că anumite elemente din conducta ML sunt folosite de mai multe ori de către echipă. Pentru a reduce timpul de calcul și a elimina pornirile la rece, puteți programa implementarea apelurilor de algoritm utilizate frecvent.
Tehnologie, cadru și independență lingvistică: Dacă utilizați o arhitectură software tradițională monolitică, va trebui să fiți consecvent cu limbajul de codare și să vă asigurați că încărcați toate dependențele necesare simultan. Cu toate acestea, cu o conductă de date ML care utilizează puncte finale API, părțile disparate ale codului sunt scrise în mai multe limbi diferite și folosesc cadrele lor specifice.
Avantajul major al utilizării unei pipeline ML este abilitatea de a scala inițiativa, permițând reutilizarea de mai multe ori a pieselor din model în întreaga stivă tehnologică, indiferent de cadru sau limbaj.
Provocări ale conductei de date
Scalarea modelelor AI de la testare și dezvoltare până la implementare nu este ușoară. În scenariile de testare, utilizatorii de afaceri sau clienții pot fi mult mai pretențioși, iar astfel de erori pot fi costisitoare pentru afacere. Unele provocări ale pipelinei de date sunt:
Dificultati tehnice: Pe măsură ce volumul de date crește, crește și dificultățile tehnice. Aceste complexități pot duce, de asemenea, la probleme în arhitectură și pot expune limitări fizice.
Provocări de curățare și pregătire: Pe lângă provocările tehnice ale conductei de date, există provocarea curățării și pregătirea datelor. date neprelucrate ar trebui să fie pregătit la scară, iar dacă etichetarea nu este făcută cu acuratețe, poate duce la probleme cu soluția AI.
Provocări organizaționale: Când se introduce o nouă tehnologie, apare prima problemă majoră la nivel organizațional și cultural. Cu excepția cazului în care există o schimbare culturală sau oamenii sunt pregătiți înainte de implementare, aceasta poate semnifica un dezastru Conducta AI proiect.
Securitatea datelor: Când scalați proiectul ML, estimarea securității datelor și a guvernanței poate reprezenta o problemă majoră. Din moment ce inițial, o mare parte a datelor ar fi stocată într-un singur loc; ar putea exista probleme cu furtul, exploatarea sau deschiderea de noi vulnerabilități.
Construirea unui canal de date ar trebui să fie aliniată cu obiectivele dvs. de afaceri, cu cerințele modelului ML scalabil și cu nivelul de calitate și coerență de care aveți nevoie.
Configurarea unei conducte de date scalabile pentru modele de învățare automată poate fi provocator, consumator de timp și complex. Shaip face întregul proces mai ușor și fără erori. Cu experiența noastră extinsă în colectarea de date, parteneriatul cu noi vă va ajuta să livrați mai rapid, performanta inalta, integrat și soluții de învățare automată end-to-end la o fracțiune din cost.
