Najcenniejszym towarem dla firm są dziś dane. Ponieważ organizacje i osoby prywatne generują ogromne ilości danych na sekundę, samo ich przechwycenie nie wystarczy. Trzeba je analizować, przekształcać i wyciągać z nich wartościowe wnioski. Mimo to zaledwie 37–40% firm analizuje swoje dane, a 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 stworzenia systemu, który będzie mógł przesyłać dane ze źródła do systemu pamięci masowej oraz analizować je i przetwarzać w czasie rzeczywistym. System przetwarzania danych oparty na sztucznej inteligencji (AI Data Pipeline) 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?
Pipeline oznacza automatyzację przepływu pracy w projekcie uczenia maszynowego poprzez umożliwienie transformacji danych do modelu. Inną formą pipeline'u danych dla sztucznej inteligencji jest 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 trenowanie modelu są definiowane na etapie tworzenia kodu. Dane są gromadzone z różnych źródeł, oznaczane i przygotowywane. Oznaczone dane są wykorzystywane do testowania, monitorowania predykcji i wdrażania na etapie produkcyjnym. Model jest oceniany poprzez porównanie danych treningowych i produkcyjnych.
Typy danych używanych przez potoki
Model uczenia maszynowego opiera się na potokach danych. Na przykład, potok danych służy do gromadzenia , czyszczenia, przetwarzania i przechowywania danych, które będą wykorzystywane do trenowania i testowania modeli. Ponieważ dane są gromadzone zarówno od strony biznesowej, jak i konsumenckiej, może być konieczne analizowanie danych w wielu formatach plików i pobieranie ich z różnych lokalizacji.
Dlatego przed zaplanowaniem stosu kodu powinieneś znać typ danych, które będziesz przetwarzać. Typy danych używane do przetwarzania potoków ML to:
Dane strumieniowe: Dane wejściowe w czasie rzeczywistym wykorzystywane do etykietowania, przetwarzania i transformacji. Są one wykorzystywane do prognozowania pogody, prognoz finansowych i analizy nastrojów. Dane strumieniowe zazwyczaj nie są przechowywane w zbiorach danych ani systemach pamięci masowej, ponieważ są przetwarzane w czasie rzeczywistym.
Dane ustrukturyzowane: Są to wysoce zorganizowane dane przechowywane w magazynach danych. Te dane tabelaryczne można łatwo przeszukiwać i pobierać do analizy.
Dane nieustrukturyzowane: Stanowią prawie 80% wszystkich danych generowanych przez firmy. Obejmują tekst, dźwięk i wideo. Tego typu dane są niezwykle trudne do przechowywania, zarządzania i analizowania ze względu na brak struktury lub formatu. Najnowsze technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML), są wykorzystywane do przekształcania danych nieustrukturyzowanych w ustrukturyzowany układ, co ułatwia ich wykorzystanie.
Jak zbudować skalowalny potok danych do trenowania modeli ML?
Budowanie skalowalnego potoku składa się z trzech podstawowych kroków:
Odkrywanie danych : Zanim dane trafią do systemu, muszą zostać odkryte i sklasyfikowane na podstawie takich cech, jak wartość, ryzyko i struktura. Ponieważ do wyszkolenia algorytmu uczenia maszynowego (ML) potrzebna jest ogromna różnorodność informacji, platformy danych oparte na sztucznej inteligencji (AI) są wykorzystywane do pozyskiwania informacji z heterogenicznych źródeł, takich jak bazy danych, systemy chmurowe i dane wprowadzane przez użytkowników.
Pobieranie danych: Automatyczne pobieranie danych służy do tworzenia skalowalnych potoków danych za pomocą webhooków i wywołań API. Dwa podstawowe podejścia do pobierania 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 ich oczyszczenie, posegregowanie i zidentyfikowanie. Głównym celem czyszczenia danych przed transformacją jest usunięcie duplikatów, danych pozornych i uszkodzonych, 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:
Na etapie wdrażania modelu rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji jest wdrażane do użytku przez przedsiębiorstwa 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 harmonogramowanie: Harmonogramowanie jest ważne dla zapewnienia płynnego działania modeli uczenia maszynowego. Wraz ze skalowaniem uczenia maszynowego (ML) zauważysz, że niektóre elementy w potoku uczenia maszynowego są wykorzystywane przez zespół wielokrotnie. Aby skrócić czas obliczeń i wyeliminować zimne starty, możesz zaplanować wdrożenie dla często używanych wywołań algorytmów.
Niezależność od technologii, frameworka i języka: Jeśli korzystasz z tradycyjnej, monolitycznej architektury oprogramowania, musisz zachować spójność z językiem kodowania i upewnić się, że wszystkie wymagane zależności są ładowane jednocześnie. Jednak w przypadku potoku danych ML wykorzystującego punkty końcowe API, różne części kodu są napisane w kilku różnych językach i korzystają z ich specyficznych frameworków.
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 czyszczeniem i przygotowaniem: Oprócz wyzwań technicznych związanych z przetwarzaniem danych, istnieje również wyzwanie związane z czyszczeniem i przygotowywaniem danych . Surowe dane powinny być przygotowywane na dużą skalę, a jeśli etykietowanie nie zostanie wykonane prawidłowo, może to prowadzić do problemów z rozwiązaniem AI.
Wyzwania organizacyjne: Wprowadzenie nowej technologii wiąże się z pierwszym poważnym problemem na poziomie organizacyjnym i kulturowym. Jeśli nie nastąpi zmiana kulturowa lub pracownicy nie zostaną przygotowani przed wdrożeniem, może to oznaczać koniec projektu AI.
Bezpieczeństwo danych: Skalując projekt uczenia maszynowego, oszacowanie bezpieczeństwa i zarządzania danymi może stanowić poważny problem. Ponieważ początkowo większość danych będzie przechowywana w jednym miejscu, istnieje ryzyko ich kradzieży, wykorzystania lub ujawnienia 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.
Skonfigurowanie skalowalnego systemu danych dla modeli uczenia maszynowego może być trudne, czasochłonne i złożone. Shaip sprawia, że cały proces jest łatwiejszy i bezbłędny. Dzięki naszemu bogatemu doświadczeniu w gromadzeniu danych, współpraca z nami pomoże Ci dostarczać szybsze, wydajne , zintegrowane i kompleksowe rozwiązania uczenia maszynowego za ułamek kosztów.
