Yrityksille arvokkain hyödyke nykyään on data. Koska organisaatiot ja yksilöt tuottavat edelleen valtavia määriä dataa sekunnissa, datan kerääminen ei riitä. Sinun on analysoitava, muunnettava ja poimittava merkityksellisiä oivalluksia tiedoista. Silti tuskin 37-40% yrityksistä analysoi tietonsa ja 43% IT-yritysten päättäjistä pelkäävät datavirtaa, joka saattaa ylittää heidän tietoinfrastruktuurinsa.
Koska tarve tehdä nopeita datalähtöisiä päätöksiä ja voittaa tietolähteiden eroista johtuvat haasteet, organisaatioille on tulossa erittäin tärkeätä kehittää tietoinfrastruktuuri, joka pystyy tallentamaan, poimimaan, analysoimaan ja muuntamaan tietoja tehokkaasti.
Tarvitaan kiireesti järjestelmä, joka pystyy siirtämään dataa lähteestä tallennusjärjestelmään ja analysoimaan ja prosessoimaan sitä reaaliajassa. AI Data putki tarjoaa juuri sitä.
Mikä on Data Pipeline?
Dataputkisto on joukko komponentteja, jotka vastaanottavat tai nielevät tietoja eri lähteistä ja siirtävät sen ennalta määrättyyn tallennuspaikkaan. Ennen kuin tiedot siirretään arkistoon, ne kuitenkin läpikäyvät esikäsittelyn, suodatuksen, standardoinnin ja muunnoksen.
Miten dataputkia käytetään koneoppimisessa?
Liukulinja kuvaa työnkulun automatisointia ML-projektissa mahdollistamalla tietojen muuntamisen malliksi. Toinen muoto tietoputki tekoälylle toimii jakamalla työnkulut useisiin itsenäisiin ja uudelleenkäytettäviin osiin, jotka voidaan yhdistää malliksi.
ML-dataputkistot ratkaisevat kolme ongelmaa, jotka liittyvät volyymiin, versiointiin ja vaihteluun.
Koska työnkulku on jaettu useisiin itsenäisiin palveluihin, ML-prosessissa kehittäjä voi suunnitella uuden työnkulun yksinkertaisesti poimimalla ja valitsemalla vain tietyn tarvittavan elementin ja säilyttäen muut osat sellaisinaan.
Projektin tulos, prototyyppisuunnittelu ja mallikoulutus määritetään koodin kehittämisen aikana. Tiedot kerätään eri lähteistä, merkitään ja valmistetaan. Merkittyjä tietoja käytetään testaukseen, ennusteiden seurantaan ja käyttöönottoon tuotantovaiheessa. Mallia arvioidaan vertaamalla koulutus- ja tuotantotietoja.
Putkilinjojen käyttämät tietotyypit
Koneoppimismalli toimii dataputkien elinehtona. Esimerkiksi dataputkea käytetään tiedonkeruu, puhdistaa, käsitellä ja tallentaa tietoja, joita käytetään mallien koulutukseen ja testaamiseen. Koska tietoja kerätään sekä yritys- että kuluttajapäältä, saatat joutua analysoimaan tietoja useissa tiedostomuodoissa ja hakemaan ne useista tallennuspaikoista.
Joten ennen koodipinon suunnittelua sinun tulee tietää, minkä tyyppistä dataa aiot käsitellä. ML-putkien käsittelyyn käytetyt tietotyypit ovat:
Suoratoistodata: Suora syöttötiedot käytetään merkitsemiseen, käsittelyyn ja muuntamiseen. Sitä käytetään sääennusteisiin, talousennusteisiin ja tunneanalyysiin. Suoratoistodataa ei yleensä tallenneta a tietojoukko tai tallennusjärjestelmä, koska se käsitellään reaaliajassa.
Jäsennellyt tiedot: Se on hyvin organisoitua dataa, joka on tallennettu tietovarastoihin. Nämä taulukkotiedot ovat helposti haettavissa ja haettavissa analysointia varten.
Strukturoimaton data: Se muodostaa lähes 80 % kaikesta yritysten tuottamasta tiedosta. Se sisältää tekstiä, ääntä ja videota. Tämäntyyppisten tietojen tallentaminen, hallinta ja analysointi on erittäin vaikeaa, koska niistä puuttuu rakenne tai muoto. Uusimpia teknologioita, kuten tekoälyä ja ML:ää, käytetään muuntamaan jäsentelemätön data strukturoiduksi asetteluksi parempaa käyttöä varten.
Kuinka rakentaa skaalautuva dataputki ML-mallien kouluttamiseksi?
Skaalautuvan putkilinjan rakentamisessa on kolme perusvaihetta,
Tietojen etsiminen: Ennen kuin tiedot syötetään järjestelmään, se on löydettävä ja luokiteltava ominaisuuksien, kuten arvon, riskin ja rakenteen, perusteella. Koska ML-algoritmin harjoittelemiseen tarvitaan laaja valikoima tietoja, AI data alustoja käytetään keräämään tietoa heterogeenisistä lähteistä, kuten tietokannoista, pilvijärjestelmistä ja käyttäjien syötteistä.
Tietojen otto: Automaattista tiedonkeruuta käytetään skaalautuvien dataputkien kehittämiseen webhookien ja API-kutsujen avulla. Kaksi peruslähestymistapaa tietojen keräämiseen ovat:
- Erän käsittely: Eräkäsittelyssä tietoerät tai -ryhmät otetaan vastauksena jonkinlaiseen laukaisuun, esimerkiksi jonkin ajan kuluttua tai tietyn tiedostokoon tai -numeron saavuttamisen jälkeen.
- Suoratoiston käsittely: Striimauksen käsittelyssä tiedot vedetään liukuhihnaan reaaliajassa heti, kun ne on luotu, löydetty ja luokiteltu.
Tietojen puhdistus ja muunnos: Koska suurin osa kerätyistä tiedoista on jäsentämätöntä, on tärkeää, että se puhdistetaan, erotetaan ja tunnistetaan. Tietojen puhdistamisen ensisijainen tarkoitus ennen muuntamista on poistaa päällekkäisyydet, valetiedot ja korruptoituneet tiedot, jotta vain hyödyllisin tieto jää jäljelle.
Esikäsittely:
Tässä vaiheessa jäsentelemätön data luokitellaan, muotoillaan, luokitellaan ja tallennetaan käsittelyä varten.
Mallin käsittely ja hallinta:
Tässä vaiheessa mallia koulutetaan, testataan ja käsitellään syötetyn tiedon avulla. Malli on jalostettu toimialueen ja vaatimusten perusteella. Mallinhallinnassa koodi tallennetaan versiona, joka auttaa koneoppimismallin nopeampaa kehitystä.
Mallin käyttöönotto:
Mallin käyttöönottovaiheessa tekoäly ratkaisu on otettu käyttöön yritysten tai loppukäyttäjien käyttöön.
Dataputket – edut
Tietojen käsittely auttaa kehittämään ja ottamaan käyttöön älykkäämpiä, skaalautuvampia ja tarkempia ML-malleja huomattavasti lyhyemmässä ajassa. Joitakin ML-datan liukuhihnakäsittelyn etuja ovat mm
Optimoitu ajoitus: Ajoitus on tärkeää koneoppimismallien saumattoman toimivuuden varmistamiseksi. Kun ML skaalautuu, huomaat, että tiettyjä ML-liukuhihnan elementtejä tiimi käyttää useita kertoja. Voit lyhentää laskenta-aikaa ja poistaa kylmäkäynnistykset ajoittamalla käyttöönoton usein käytetyille algoritmikutsuille.
Tekniikka, puitteet ja kieliriippumattomuus: Jos käytät perinteistä monoliittista ohjelmistoarkkitehtuuria, sinun on oltava johdonmukainen koodauskielen kanssa ja varmistettava, että lataat kaikki tarvittavat riippuvuudet samanaikaisesti. Kuitenkin API-päätepisteitä käyttävässä ML-dataputkessa koodin eri osat kirjoitetaan useilla eri kielillä ja käyttävät niiden erityisiä puitteita.
ML-liukuhihnan käytön suurin etu on kyky skaalata aloitetta sallimalla mallin osien uudelleenkäytön useita kertoja teknisissä pinoissa puitteista tai kielestä riippumatta.
Dataputken haasteet
AI-mallien skaalaaminen testauksesta ja kehityksestä käyttöönottoon ei ole helppoa. Testausskenaarioissa yrityskäyttäjät tai asiakkaat voivat olla paljon vaativampia, ja tällaiset virheet voivat tulla yritykselle kalliiksi. Tiedonsiirron haasteita ovat:
Teknisiä vaikeuksia: Tietomäärien kasvaessa myös tekniset vaikeudet lisääntyvät. Nämä monimutkaisuudet voivat myös johtaa ongelmiin arkkitehtuurissa ja paljastaa fyysisiä rajoituksia.
Siivous- ja valmisteluhaasteet: Tietojen käsittelyn teknisten haasteiden lisäksi haasteena on puhdistaminen ja tietojen valmistelu. raakadata tulee valmistella mittakaavassa, ja jos merkintöjä ei tehdä tarkasti, se voi johtaa ongelmiin tekoälyratkaisun kanssa.
Organisatoriset haasteet: Kun uusi teknologia otetaan käyttöön, ensimmäinen suuri ongelma syntyy organisaation ja kulttuurin tasolla. Ellei tapahdu kulttuurista muutosta tai ihmiset ovat valmiita ennen käyttöönottoa, se voi olla tuhoa AI-putki projekti.
Tietoturva: Kun skaalata ML-projektiasi, tietoturvan ja hallinnon arvioiminen voi muodostaa suuren ongelman. Koska alun perin suurin osa tiedoista tallennettaisiin yhteen paikkaan; sen varastaminen, hyödyntäminen tai uusien haavoittuvuuksien avaaminen voi aiheuttaa ongelmia.
Tietoputken rakentamisen tulee olla linjassa liiketoimintatavoitteidesi, skaalautuvan ML-mallin vaatimusten sekä tarvitsemasi laadun ja johdonmukaisuuden tason kanssa.
Skaalautuvan dataputken määrittäminen kohteelle koneoppimismallit voi olla haastavaa, aikaa vievää ja monimutkaista. Shaip tekee koko prosessista helpompaa ja virheetöntä. Laajan tiedonkeruukokemuksemme ansiosta yhteistyö kanssamme auttaa sinua toimittamaan nopeammin, suorituskykyinen, integroitu ja päästä päähän koneoppimisratkaisuja murto-osalla kustannuksista.
