Komoditi yang paling berharga untuk perniagaan pada masa kini ialah data. Memandangkan organisasi dan individu terus menjana sejumlah besar data sesaat, ia tidak mencukupi untuk mengumpul data tersebut. Anda mesti menganalisis, mengubah dan mengekstrak pandangan yang bermakna daripada data tersebut. Namun, hanya 37–40% syarikat menganalisis data mereka, dan 43% pembuat keputusan dalam syarikat IT bimbang dengan kemasukan data yang berpotensi membebankan infrastruktur data mereka.
Dengan keperluan untuk membuat keputusan dipacu data yang pantas dan mengatasi cabaran perbezaan sumber data, adalah menjadi amat penting bagi organisasi untuk membangunkan infrastruktur data yang boleh menyimpan, mengekstrak, menganalisis dan mengubah data dengan cekap.
Terdapat keperluan segera untuk mempunyai sistem yang boleh memindahkan data dari sumber ke sistem storan dan menganalisis serta memprosesnya dalam masa nyata. Saluran data AI menawarkan perkara itu.
Apakah itu Data Pipeline?
Saluran paip data ialah sekumpulan komponen yang mengambil atau menelan data daripada sumber yang berbeza dan memindahkannya ke lokasi storan yang telah ditetapkan. Walau bagaimanapun, sebelum data dipindahkan ke repositori, ia menjalani pra-pemprosesan, penapisan, penyeragaman dan transformasi.
Bagaimanakah saluran paip data digunakan dalam pembelajaran mesin?
Saluran paip tersebut menandakan automasi aliran kerja dalam projek ML dengan mendayakan transformasi data ke dalam model. Satu lagi bentuk saluran paip data untuk AI berfungsi dengan memisahkan aliran kerja kepada beberapa bahagian bebas dan boleh diguna semula yang boleh digabungkan menjadi model.
Saluran paip data ML menyelesaikan tiga masalah volum, versi dan kepelbagaian.
Dalam saluran paip ML, memandangkan aliran kerja disarikan kepada beberapa perkhidmatan bebas, ia membenarkan pembangun mereka bentuk aliran kerja baharu dengan hanya memilih dan memilih elemen tertentu sahaja yang diperlukan sambil mengekalkan bahagian lain seperti itu.
Hasil projek, reka bentuk prototaip dan latihan model ditakrifkan semasa pembangunan kod. Data dikumpulkan daripada sumber yang berbeza, dilabel dan disediakan. Data berlabel digunakan untuk pengujian, pemantauan ramalan dan penggunaan dalam peringkat pengeluaran. Model dinilai dengan membandingkan data latihan dan pengeluaran.
Jenis Data yang Digunakan oleh Talian Paip
Model pembelajaran mesin berjalan berdasarkan nadi saluran data. Contohnya, saluran data digunakan untuk pengumpulan , pembersihan, pemprosesan dan penyimpanan data yang akan digunakan untuk latihan dan pengujian model. Memandangkan data dikumpul daripada pihak perniagaan dan pengguna, anda mungkin dikehendaki menganalisis data dalam pelbagai format fail dan mengambilnya daripada beberapa lokasi storan.
Jadi, sebelum merancang timbunan kod anda, anda harus mengetahui jenis data yang akan anda proses. Jenis data yang digunakan untuk memproses saluran paip ML ialah:
Penstriman Data: Data input langsung yang digunakan untuk pelabelan, pemprosesan dan transformasi. Ia digunakan untuk ramalan cuaca, ramalan kewangan dan analisis sentimen. Penstriman data biasanya tidak disimpan dalam set data atau sistem storan kerana ia diproses dalam masa nyata.
Data berstruktur: Ia merupakan data yang sangat teratur yang disimpan dalam gudang data. Data berjadual ini mudah dicari dan boleh diambil semula untuk dianalisis.
Data tidak berstruktur: Ia menyumbang hampir 80% daripada semua data yang dijana oleh perniagaan. Ia merangkumi teks, audio dan video. Jenis data ini menjadi sangat sukar untuk disimpan, diurus dan dianalisis kerana ia kekurangan struktur atau format. Teknologi terkini, seperti AI dan ML, sedang digunakan untuk mengubah data tidak berstruktur menjadi susun atur berstruktur untuk kegunaan yang lebih baik.
Bagaimana untuk membina saluran paip data berskala untuk melatih Model ML?
Terdapat tiga langkah asas dalam membina saluran paip berskala,
Penemuan Data : Sebelum data dimasukkan ke dalam sistem, ia perlu ditemui dan dikelaskan berdasarkan ciri-ciri seperti nilai, risiko dan struktur. Memandangkan pelbagai jenis maklumat diperlukan untuk melatih algoritma ML, platform data AI digunakan untuk mendapatkan maklumat daripada sumber heterogen, seperti pangkalan data, sistem awan dan input pengguna.
Pengambilan Data: Pengambilan data automatik digunakan untuk membangunkan saluran data yang boleh diskalakan dengan bantuan webhook dan panggilan API. Dua pendekatan asas untuk pengambilan data ialah:
- Pengingesan Berkelompok: Dalam pengingesan kelompok, kelompok atau kumpulan maklumat diambil sebagai tindak balas kepada beberapa bentuk pencetus, seperti selepas beberapa ketika atau selepas mencapai saiz atau nombor fail tertentu.
- Pengingesan Penstriman: Dengan pengingesan penstriman, data ditarik ke dalam saluran paip dalam masa nyata sebaik sahaja ia dijana, ditemui dan diklasifikasikan.
Pembersihan dan transformasi data: Memandangkan kebanyakan data yang dikumpul tidak berstruktur, adalah penting untuk membersihkan, mengasingkan dan mengenal pastinya. Tujuan utama pembersihan data sebelum transformasi adalah untuk menghapuskan pertindihan, data palsu dan data yang rosak supaya hanya data yang paling berguna sahaja yang tinggal.
Pra-pemprosesan:
Dalam langkah ini, data tidak berstruktur dikategorikan, diformat, dikelaskan dan disimpan untuk diproses.
Pemprosesan dan Pengurusan Model:
Dalam langkah ini, model dilatih, diuji dan diproses menggunakan data yang dicerna. Model ini diperhalusi berdasarkan domain dan keperluan. Dalam pengurusan model, kod disimpan dalam versi yang membantu dalam pembangunan model pembelajaran mesin yang lebih pantas.
Penerapan Model:
Dalam langkah penggunaan model, penyelesaian kecerdasan buatan digunakan untuk kegunaan perniagaan atau pengguna akhir.
Saluran paip data – Faedah
Saluran paip data membantu membangunkan dan menggunakan model ML yang lebih pintar, lebih berskala dan lebih tepat dalam tempoh yang lebih singkat. Beberapa faedah saluran paip data ML termasuk
Penjadualan Dioptimumkan: Penjadualan adalah penting dalam memastikan model pembelajaran mesin anda berjalan dengan lancar. Apabila ML ditingkatkan, anda akan mendapati bahawa elemen tertentu dalam saluran paip ML digunakan beberapa kali oleh pasukan. Untuk mengurangkan masa pengiraan dan menghapuskan permulaan sejuk, anda boleh menjadualkan penggunaan untuk panggilan algoritma yang kerap digunakan.
Teknologi, rangka kerja dan kebebasan bahasa: Jika anda menggunakan seni bina perisian monolitik tradisional, anda perlu konsisten dengan bahasa pengekodan dan memastikan anda memuatkan semua kebergantungan yang diperlukan secara serentak. Walau bagaimanapun, dengan saluran data ML yang menggunakan titik akhir API, bahagian kod yang berbeza ditulis dalam beberapa bahasa yang berbeza dan menggunakan rangka kerja khusus mereka.
Kelebihan utama menggunakan saluran paip ML ialah keupayaan untuk menskalakan inisiatif dengan membenarkan kepingan model digunakan semula beberapa kali merentas timbunan teknologi, tanpa mengira rangka kerja atau bahasa.
Cabaran Saluran Paip Data
Menskalakan model AI daripada ujian dan pembangunan kepada penggunaan bukanlah mudah. Dalam senario ujian, pengguna atau pelanggan perniagaan mungkin lebih menuntut, dan ralat sedemikian mungkin merugikan perniagaan. Beberapa cabaran saluran paip data ialah:
Cabaran pembersihan dan penyediaan: Selain daripada cabaran teknikal penyusunan semula data, terdapat cabaran pembersihan dan penyediaan data . Data mentah perlu disediakan pada skala yang besar, dan jika pelabelan tidak dilakukan dengan tepat, ia boleh menyebabkan masalah dengan penyelesaian AI.
Cabaran organisasi: Apabila teknologi baharu diperkenalkan, masalah utama pertama timbul di peringkat organisasi dan budaya. Melainkan terdapat perubahan budaya atau orang ramai bersedia sebelum pelaksanaan, ia boleh membawa padah kepada projek saluran paip AI.
Keselamatan data: Semasa menskalakan projek ML anda, menganggarkan keselamatan dan tadbir urus data boleh menimbulkan masalah besar. Memandangkan pada mulanya, sebahagian besar data akan disimpan di satu tempat; mungkin terdapat masalah dengan ia dicuri, dieksploitasi atau membuka kelemahan baharu.
Membina saluran paip data hendaklah diselaraskan dengan objektif perniagaan anda, keperluan model ML berskala dan tahap kualiti serta konsistensi yang anda perlukan.
Menyediakan saluran data berskala untuk model pembelajaran mesin boleh menjadi mencabar, memakan masa dan kompleks. Shaip menjadikan keseluruhan proses lebih mudah dan bebas ralat. Dengan pengalaman pengumpulan data kami yang luas, bekerjasama dengan kami akan membantu anda memberikan penyelesaian pembelajaran mesin yang lebih pantas, berprestasi tinggi , bersepadu dan menyeluruh pada sebahagian kecil daripada kos.
