Den mest verdifulle varen for bedrifter i disse dager er data. Ettersom organisasjoner og enkeltpersoner fortsetter å generere enorme mengder data per sekund, er det ikke nok å fange opp dataene. Du må analysere, transformere og trekke ut meningsfull innsikt fra dataene. Likevel analyserer knapt 37–40 % av bedriftene dataene sine, og 43 % av beslutningstakerne i IT-selskaper frykter tilstrømningen av data som potensielt kan overvelde datainfrastrukturen deres.
Med behovet for å ta raske datadrevne beslutninger og overvinne utfordringene med ulikhet mellom datakilder, blir det kritisk viktig for organisasjoner å utvikle en datainfrastruktur som kan lagre, trekke ut, analysere og transformere data effektivt.
Det er et presserende behov for et system som kan overføre data fra kilden til lagringssystemet og analysere og behandle dem i sanntid. AI-datapipeline tilbyr nettopp det.
Hva er en datapipeline?
En datapipeline er en gruppe komponenter som tar inn eller inntar data fra forskjellige kilder og overfører dem til et forhåndsbestemt lagringssted. Men før dataene overføres til depotet, gjennomgår de forhåndsbehandling, filtrering, standardisering og transformasjon.
Hvordan brukes datapipelines i maskinlæring?
Pipeline betegner arbeidsflytautomatisering i et ML-prosjekt ved å muliggjøre datatransformasjon til modellen. En annen form for datapipeline for AI fungerer ved å dele opp arbeidsflytene i flere uavhengige og gjenbrukbare deler som kan kombineres til en modell.
ML-datapipelines løser tre problemer med volum, versjonering og variasjon.
I en ML-pipeline, siden arbeidsflyten er abstrahert til flere uavhengige tjenester, lar den utvikleren designe en ny arbeidsflyt ved ganske enkelt å velge og velge det spesielle elementet som trengs, mens de andre delene beholdes som sådan.
Prosjektresultatet, prototypedesign og modelltrening defineres under kodeutviklingen. Dataene samles inn fra ulike kilder, merkes og klargjøres. De merkede dataene brukes til testing, prediksjonsovervåking og distribusjon i produksjonsfasen. Modellen evalueres ved å sammenligne trenings- og produksjonsdata.
Datatypene som brukes av rørledninger
En maskinlæringsmodell kjører på livsnerven i datapipelines. For eksempel brukes en datapipeline til datainnsamling , rengjøring, behandling og lagring av data som skal brukes til trening og testing av modellene. Siden data samles inn fra både bedrifts- og forbrukersiden, kan det hende du må analysere data i flere filformater og hente dem fra flere lagringssteder.
Så før du planlegger kodestabelen din, bør du vite hvilken type data du skal behandle. Datatypene som brukes til å behandle ML-rørledninger er:
Strømmingsdata: Live -inndata som brukes til merking, behandling og transformasjon. De brukes til værvarsling, økonomiske spådommer og sentimentanalyse. Strømmingsdata lagres vanligvis ikke i et datasett eller lagringssystem fordi de behandles i sanntid.
Strukturerte data: Dette er svært organiserte data lagret i datalagre. Disse tabelldataene er enkle å søke i og finne frem til for analyse.
Ustrukturerte data: De står for nesten 80 % av all data generert av bedrifter. De inkluderer tekst, lyd og video. Denne typen data blir ekstremt vanskelig å lagre, administrere og analysere siden den mangler struktur eller format. De nyeste teknologiene, som AI og ML, brukes til å transformere ustrukturerte data til et strukturert oppsett for bedre bruk.
Hvordan bygge en skalerbar datapipeline for å trene ML-modeller?
Det er tre grunnleggende trinn i å bygge en skalerbar rørledning,
Dataoppdagelse : Før dataene mates inn i systemet, må de oppdages og klassifiseres basert på egenskaper som verdi, risiko og struktur. Siden det kreves et stort utvalg av informasjon for å trene ML-algoritmen, brukes AI-dataplattformer til å hente informasjon fra heterogene kilder, som databaser, skysystemer og brukerinndata.
Datainntak: Automatisk datainntak brukes til å utvikle skalerbare datapipelines ved hjelp av webhooks og API-kall. De to grunnleggende tilnærmingene til datainntak er:
- Batch-inntak: Ved batch-inntak blir batcher eller grupper med informasjon tatt som svar på en form for utløser, for eksempel etter en tid eller etter å ha nådd en bestemt filstørrelse eller -nummer.
- Streaming-inntak: Med streaming-inntak trekkes dataene inn i rørledningen i sanntid så snart de er generert, oppdaget og klassifisert.
Datarensing og transformasjon: Siden de fleste dataene som samles inn er ustrukturerte, er det viktig å rense, segregere og identifisere dem. Hovedformålet med datarensing før transformasjon er å fjerne duplisering, dummydata og korrupte data, slik at bare de mest nyttige dataene blir igjen.
Pre-prosessering:
I dette trinnet blir de ustrukturerte dataene kategorisert, formatert, klassifisert og lagret for behandling.
Modellbehandling og -administrasjon:
I dette trinnet trenes, testes og behandles modellen ved å bruke de inntatte dataene. Modellen er raffinert basert på domene og krav. I modellstyring lagres koden i en versjon som hjelper til med raskere utvikling av maskinlæringsmodellen.
Modellimplementering:
I modelldistribusjonstrinnet distribueres den kunstige intelligens- løsningen for bruk av bedrifter eller sluttbrukere.
Datapipelines – Fordeler
Datapipelining bidrar til å utvikle og distribuere smartere, mer skalerbare og mer nøyaktige ML-modeller på en betydelig kortere periode. Noen fordeler med ML-datapipelining inkluderer
Optimalisert planlegging: Planlegging er viktig for å sikre at maskinlæringsmodellene dine kjører sømløst. Etter hvert som maskinlæringsprosessen skaleres opp, vil du oppdage at visse elementer i maskinlæringsprosessen brukes flere ganger av teamet. For å redusere beregningstiden og eliminere kaldstarter kan du planlegge utrullingen for de ofte brukte algoritmekallene.
Teknologi, rammeverk og språkuavhengighet: Hvis du bruker en tradisjonell monolittisk programvarearkitektur, må du være konsekvent med kodespråket og sørge for at du laster inn alle nødvendige avhengigheter samtidig. Med en ML-datapipeline som bruker API-endepunkter, skrives imidlertid de ulike delene av koden på flere forskjellige språk og bruker sine spesifikke rammeverk.
Den største fordelen med å bruke en ML-pipeline er muligheten til å skalere initiativet ved å tillate at deler av modellen kan gjenbrukes flere ganger på tvers av teknologistabelen, uavhengig av rammeverket eller språket.
Datapipelines utfordringer
Det er ikke lett å skalere AI-modeller fra testing og utvikling til distribusjon. I testscenarier kan bedriftsbrukere eller kunder være mye mer krevende, og slike feil kan være kostbare for bedriften. Noen utfordringer med datapipelining er:
Rengjørings- og klargjøringsutfordringer: Bortsett fra de tekniske utfordringene med datapipelining, er det utfordringen med rensing og dataklargjøring . Rådataene bør klargjøres i stor skala, og hvis merkingen ikke gjøres nøyaktig, kan det føre til problemer med AI-løsningen.
Organisatoriske utfordringer: Når en ny teknologi introduseres, oppstår det første store problemet på organisasjons- og kulturnivå. Med mindre det skjer en kulturell endring eller folk er forberedt før implementering, kan det bety undergang for AI-pipelineprosjektet.
Datasikkerhet: Når du skalerer ML-prosjektet ditt, kan det å estimere datasikkerhet og -styring være et stort problem. Siden en stor del av dataene i utgangspunktet ville bli lagret på ett sted, kan det være problemer med at de blir stjålet, utnyttet eller åpnet for nye sårbarheter.
Å bygge en datapipeline bør være på linje med forretningsmålene dine, skalerbare ML-modellkrav og nivået av kvalitet og konsistens du trenger.
Det kan være utfordrende, tidkrevende og komplekst å sette opp en skalerbar datapipeline for maskinlæringsmodeller . Shaip gjør hele prosessen enklere og feilfri. Med vår omfattende erfaring med datainnsamling vil et samarbeid med oss hjelpe deg med å levere raskere, høytytende , integrerte og komplette maskinlæringsløsninger til en brøkdel av kostnaden.
