Komoditi yang paling berharga untuk perniagaan hari ini ialah data. Memandangkan organisasi dan individu terus menjana sejumlah besar data sesaat, ia tidak mencukupi untuk menangkap data. Anda mesti menganalisis, mengubah dan mengekstrak cerapan bermakna daripada data. Namun, hampir tidak 37-40% syarikat menganalisis data mereka, dan 43% pembuat keputusan dalam syarikat IT takut dengan kemasukan data yang berpotensi mengatasi 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 mendesak untuk mempunyai sistem yang boleh memindahkan data daripada sumber kepada sistem storan dan menganalisis serta memprosesnya dalam masa nyata. Talian paip Data AI menawarkan hanya 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 menandakan automasi aliran kerja dalam projek ML dengan mendayakan transformasi data ke dalam model. Satu lagi bentuk saluran paip data untuk AI berfungsi dengan membahagikan aliran kerja kepada beberapa bahagian bebas dan boleh guna 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 dikumpul daripada sumber yang berbeza, dilabel, dan disediakan. Data berlabel digunakan untuk ujian, 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 pada nadi saluran paip data. Sebagai contoh, saluran paip data digunakan untuk pengumpulan data, pembersihan, pemprosesan dan penyimpanan data yang akan digunakan untuk melatih dan menguji model. Memandangkan data dikumpul dari kedua-dua perniagaan dan pengguna, anda mungkin dikehendaki menganalisis data dalam berbilang format fail dan mendapatkannya dari 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:
Data Penstriman: Hidup data input digunakan untuk pelabelan, pemprosesan dan transformasi. Ia digunakan untuk ramalan cuaca, ramalan kewangan dan analisis sentimen. Data penstriman biasanya tidak disimpan dalam a set data atau sistem storan kerana ia diproses dalam masa nyata.
Data berstruktur: Ia adalah data yang sangat teratur yang disimpan dalam gudang data. Data jadual ini mudah dicari dan boleh diperoleh semula untuk analisis.
Data tidak berstruktur: Ia menyumbang hampir 80% daripada semua data yang dijana oleh perniagaan. Ia termasuk teks, audio dan video. Jenis data ini menjadi sangat sukar untuk disimpan, diurus dan dianalisis kerana ia tidak mempunyai struktur atau format. Teknologi terkini, seperti AI dan ML, sedang digunakan untuk mengubah data tidak berstruktur kepada susun atur berstruktur untuk penggunaan 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. Oleh kerana pelbagai jenis maklumat diperlukan untuk melatih algoritma ML, data AI platform sedang digunakan untuk menarik maklumat daripada sumber heterogen, seperti pangkalan data, sistem awan dan input pengguna.
Pengingesan Data: Pengingesan data automatik digunakan untuk membangunkan saluran paip data berskala dengan bantuan webhooks dan panggilan API. Dua pendekatan asas untuk pengingesan 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 membersihkannya, diasingkan dan dikenal pasti. Tujuan utama pembersihan data sebelum transformasi adalah untuk mengalih keluar pendua, data tiruan 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, kecerdasan buatan penyelesaian digunakan untuk digunakan oleh 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 meningkat, 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 pastikan anda memuatkan semua kebergantungan yang diperlukan secara serentak. Walau bagaimanapun, dengan saluran paip data ML menggunakan titik akhir API, bahagian kod yang berbeza ditulis dalam beberapa bahasa 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:
Kesukaran Teknikal: Apabila volum data meningkat, kesukaran teknikal juga meningkat. Kerumitan ini juga boleh membawa kepada masalah dalam seni bina dan mendedahkan batasan fizikal.
Cabaran pembersihan dan penyediaan: Selain daripada cabaran teknikal saluran paip data, terdapat cabaran pembersihan dan penyediaan data. Yang data mentah hendaklah disediakan pada skala, dan jika pelabelan tidak dilakukan dengan tepat, ia boleh membawa kepada masalah dengan penyelesaian AI.
Cabaran organisasi: Apabila teknologi baru diperkenalkan, masalah besar pertama timbul di peringkat organisasi dan budaya. Melainkan ada perubahan budaya atau orang bersedia sebelum pelaksanaan, ia boleh mengeja azab untuk saluran paip AI projek.
Keselamatan data: Apabila menskalakan projek ML anda, menganggarkan keselamatan dan tadbir urus data boleh menimbulkan masalah besar. Sejak awalnya, sebahagian besar data akan disimpan di satu tempat; mungkin terdapat isu 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 paip data berskala untuk model pembelajaran mesin boleh 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 menyampaikan lebih cepat, berprestasi tinggi, bersepadu, dan penyelesaian pembelajaran mesin hujung ke hujung pada sebahagian kecil kos.
