Potok danych dla sztucznej inteligencji

Konfigurowanie potoku danych dla niezawodnego i skalowalnego modelu uczenia maszynowego

W dzisiejszych czasach najcenniejszym towarem dla firm są dane. Ponieważ organizacje i osoby prywatne nadal generują ogromne ilości danych na sekundę, przechwycenie danych nie wystarczy. Musisz analizować, przekształcać i wydobywać z danych istotne informacje. A jednak ledwo 37-40% firm analizuje swoje dane i 43% decydentów w firmach IT obawia się napływu danych, który może potencjalnie przeciążyć ich infrastrukturę danych.

W związku z koniecznością podejmowania szybkich decyzji w oparciu o dane i pokonywania wyzwań związanych z różnicami w źródłach danych, krytyczne znaczenie dla organizacji nabiera rozwój infrastruktury danych, która może wydajnie przechowywać, wyodrębniać, analizować i przekształcać dane.

Istnieje pilna potrzeba posiadania systemu, który może przesyłać dane ze źródła do systemu przechowywania oraz analizować je i przetwarzać w czasie rzeczywistym. Potok danych AI oferuje właśnie to.

Co to jest potok danych?

Potok danych to grupa składników, które pobierają lub przetwarzają dane z różnych źródeł i przesyłają je do określonej lokalizacji przechowywania. Zanim jednak dane trafią do repozytorium, poddawane są wstępnemu przetwarzaniu, filtrowaniu, standaryzacji i transformacji.

W jaki sposób potoki danych są wykorzystywane w uczeniu maszynowym?

Potok oznacza automatyzację przepływu pracy w projekcie ML, umożliwiając transformację danych do modelu. Inna forma tzw potok danych dla sztucznej inteligencji działa poprzez podzielenie przepływów pracy na kilka niezależnych i wielokrotnego użytku części, które można połączyć w model.

Potoki danych ML rozwiązują trzy problemy dotyczące woluminu, wersji i różnorodności.

Ponieważ w potoku ML przepływ pracy jest podzielony na kilka niezależnych usług, programista może zaprojektować nowy przepływ pracy, po prostu wybierając i wybierając tylko konkretny potrzebny element, zachowując pozostałe części jako takie.

Wynik projektu, projekt prototypu i model szkolenia są definiowane podczas tworzenia kodu. Dane są zbierane z różnych źródeł, oznaczane i przygotowywane. Oznaczone dane są używane do testowania, monitorowania predykcyjnego i wdrażania na etapie produkcyjnym. Model jest oceniany przez porównanie danych treningowych i produkcyjnych.

Typy danych używanych przez potoki

Model uczenia maszynowego działa w oparciu o potoki danych. Na przykład potok danych jest używany do zbieranie danych, czyszczenie, przetwarzanie i przechowywanie danych, które będą wykorzystywane do uczenia i testowania modeli. Ponieważ dane są gromadzone zarówno po stronie biznesowej, jak i konsumenckiej, konieczne może być przeanalizowanie danych w wielu formatach plików i pobranie ich z kilku lokalizacji przechowywania.

Dlatego przed zaplanowaniem stosu kodu powinieneś znać typ danych, które będziesz przetwarzać. Typy danych używane do przetwarzania potoków ML to:

Rodzaje potoku danych AI

Dane strumieniowe:  Życie dane wejściowe wykorzystywane do etykietowania, przetwarzania i transformacji. Służy do prognozowania pogody, prognoz finansowych i analizy nastrojów. Dane przesyłane strumieniowo zwykle nie są przechowywane w formacie zbiór danych lub system pamięci masowej, ponieważ jest przetwarzany w czasie rzeczywistym.

Dane strukturalne: Są to wysoce zorganizowane dane przechowywane w hurtowniach danych. Te tabelaryczne dane można łatwo przeszukiwać i odzyskiwać do analizy.

Dane nieustrukturyzowane: Stanowi prawie 80% wszystkich danych generowanych przez firmy. Obejmuje tekst, dźwięk i wideo. Ten typ danych staje się niezwykle trudny do przechowywania, zarządzania i analizowania, ponieważ brakuje mu struktury lub formatu. Najnowsze technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, są wykorzystywane do przekształcania nieustrukturyzowanych danych w ustrukturyzowany układ w celu lepszego wykorzystania.

Omówmy dzisiaj Twoje wymagania dotyczące danych szkoleniowych AI.

Jak zbudować skalowalny potok danych do trenowania modeli ML?

Budowanie skalowalnego potoku składa się z trzech podstawowych kroków:

Budowanie skalowalnego potoku danych AI

Odkrywanie danych: Zanim dane zostaną wprowadzone do systemu, należy je wykryć i sklasyfikować na podstawie takich cech, jak wartość, ryzyko i struktura. Ponieważ do trenowania algorytmu ML wymagana jest ogromna różnorodność informacji, Dane sztucznej inteligencji platformy są wykorzystywane do pobierania informacji z heterogenicznych źródeł, takich jak bazy danych, systemy chmurowe i dane wprowadzane przez użytkowników.

Pozyskiwanie danych: Automatyczne pozyskiwanie danych służy do opracowywania skalowalnych potoków danych za pomocą elementów webhook i wywołań interfejsu API. Dwa podstawowe podejścia do pozyskiwania danych to:

  • Przetwarzanie wsadowe: w przypadku przetwarzania wsadowego partie lub grupy informacji są pobierane w odpowiedzi na jakąś formę wyzwalacza, na przykład po pewnym czasie lub po osiągnięciu określonego rozmiaru lub liczby plików.
  • Pozyskiwanie strumieniowe: w przypadku pozyskiwania strumieniowego dane są pobierane do potoku w czasie rzeczywistym, gdy tylko zostaną wygenerowane, odkryte i sklasyfikowane.

Czyszczenie i transformacja danych: Ponieważ większość zebranych danych jest nieustrukturyzowana, ważne jest, aby je oczyścić, posegregować i zidentyfikować. Głównym celem czyszczenia danych przed transformacją jest usunięcie zduplikowanych, fikcyjnych i uszkodzonych danych, tak aby pozostały tylko najbardziej przydatne dane.

Przetwarzanie wstępne:

Na tym etapie nieustrukturyzowane dane są kategoryzowane, formatowane, klasyfikowane i przechowywane do przetwarzania.

Przetwarzanie i zarządzanie modelami:

Na tym etapie model jest szkolony, testowany i przetwarzany przy użyciu pozyskanych danych. Model jest udoskonalany w oparciu o dziedzinę i wymagania. W zarządzaniu modelem kod jest przechowywany w wersji, która pomaga w szybszym rozwoju modelu uczenia maszynowego.

Wdrożenie modelu:

W kroku wdrażania modelu plik sztuczna inteligencja rozwiązanie jest wdrażane do użytku przez firmy lub użytkowników końcowych.

Potoki danych – korzyści

Potokowanie danych pomaga opracowywać i wdrażać inteligentniejsze, bardziej skalowalne i dokładniejsze modele uczenia maszynowego w znacznie krótszym czasie. Niektóre zalety potokowania danych ML obejmują

Zoptymalizowane planowanie: Planowanie jest ważne dla zapewnienia bezproblemowego działania modeli uczenia maszynowego. W miarę skalowania ML przekonasz się, że niektóre elementy potoku ML są używane przez zespół kilka razy. Aby skrócić czas obliczeń i wyeliminować zimne uruchamianie, można zaplanować wdrożenie często używanych wywołań algorytmów.

Niezależność technologii, frameworka i języka: Jeśli korzystasz z tradycyjnej, monolitycznej architektury oprogramowania, musisz zachować spójność z językiem kodowania i upewnić się, że jednocześnie ładujesz wszystkie wymagane zależności. Jednak w przypadku potoku danych ML korzystającego z punktów końcowych interfejsu API różne części kodu są pisane w kilku różnych językach i korzystają z ich specyficznych struktur.

Główną zaletą korzystania z potoku ML jest możliwość skalowania inicjatywy poprzez wielokrotne wykorzystywanie fragmentów modelu w stosie technologicznym, niezależnie od frameworka lub języka.

Wyzwania związane z rurociągiem danych

Skalowanie modeli AI od testowania i opracowywania do wdrażania nie jest łatwe. W scenariuszach testowych użytkownicy biznesowi lub klienci mogą być znacznie bardziej wymagający, a takie błędy mogą być kosztowne dla firmy. Niektóre wyzwania związane z przesyłaniem danych to:

Wyzwania związane z potokiem danych AI Problemy techniczne: Wraz ze wzrostem ilości danych rosną również trudności techniczne. Te złożoności mogą również prowadzić do problemów w architekturze i ujawniać fizyczne ograniczenia.

Wyzwania związane z czyszczeniem i przygotowaniem: Oprócz wyzwań technicznych związanych z przesyłaniem danych potokowo, istnieje wyzwanie związane z czyszczeniem i przygotowywanie danych, surowe dane powinny być przygotowane na dużą skalę, a jeśli etykietowanie nie zostanie wykonane dokładnie, może to prowadzić do problemów z rozwiązaniem AI.

Wyzwania organizacyjne: Kiedy wprowadzana jest nowa technologia, pojawia się pierwszy poważny problem na poziomie organizacyjnym i kulturowym. O ile nie nastąpi zmiana kulturowa lub ludzie nie będą przygotowani przed wdrożeniem, może to oznaczać zgubę Rurociąg AI projekt.

Ochrona danych: Podczas skalowania projektu ML oszacowanie bezpieczeństwa danych i ładu może stanowić poważny problem. Ponieważ początkowo większa część danych byłaby przechowywana w jednym miejscu; mogą wystąpić problemy z kradzieżą, wykorzystaniem lub otwarciem nowych luk w zabezpieczeniach.

Tworzenie potoku danych powinno być zgodne z celami biznesowymi, wymaganiami dotyczącymi skalowalnego modelu uczenia maszynowego oraz wymaganym poziomem jakości i spójności.

Konfigurowanie skalowalnego potoku danych dla modele uczenia maszynowego może być trudne, czasochłonne i złożone. Shaip sprawia, że ​​cały proces jest łatwiejszy i wolny od błędów. Dzięki naszemu bogatemu doświadczeniu w gromadzeniu danych, współpraca z nami pomoże Ci dostarczać szybciej, wydajny, zintegrowane i kompleksowe rozwiązania uczenia maszynowego za ułamek kosztów.

Podziel społecznej