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 dataene. Du må analysere, transformere og trekke ut meningsfull innsikt fra dataene. Likevel knapt 37-40% av selskaper analyserer dataene deres, og 43% av beslutningstakere i IT-selskaper frykter tilstrømningen av data som potensielt kan overvelde deres datainfrastruktur.
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 å ha 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?
Rørledningen 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 modellopplæring er definert under kodeutviklingen. Dataene samles inn fra ulike kilder, merkes og forberedes. De merkede dataene brukes til testing, prediksjonsovervåking og distribusjon i produksjonsfasen. Modellen evalueres ved å sammenligne opplærings- og produksjonsdata.
Datatypene som brukes av rørledninger
En maskinlæringsmodell kjører på livsnerven til datarørledninger. For eksempel brukes en datapipeline til datainnsamling, rengjøring, prosessering og lagring av data som skal brukes til opplæring 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:
Streaming av data: det levende inngangsdata brukes til merking, bearbeiding og transformasjon. Den brukes til værvarsling, økonomiske spådommer og sentimentanalyse. Streaming data er vanligvis ikke lagret i en datasett eller lagringssystem fordi det behandles i sanntid.
Strukturerte data: Det er svært organiserte data lagret i datavarehus. Disse tabelldataene er lett søkbare og gjenfinnbare for analyse.
Ustrukturerte data: Den står for nesten 80 % av all data generert av bedrifter. Det 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 en strukturert layout 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 et stort utvalg av informasjon kreves for å trene ML-algoritmen, AI-data plattformer brukes 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 det meste av dataene som samles inn er ustrukturerte, er det viktig å få det renset, segregert og identifisert. Det primære formålet med datarensing før transformasjon er å fjerne duplisering, dummydata og korrupte data slik at bare de mest nyttige dataene gjenstår.
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 trinnet for modellimplementering, kunstig intelligens løsningen er distribuert 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 fungerer sømløst. Etter hvert som ML skaleres opp, vil du oppdage at enkelte elementer i ML-pipelinen brukes flere ganger av teamet. For å redusere beregningstiden og eliminere kaldstarter, kan du planlegge utrullingen for de ofte brukte algoritmeanropene.
Teknologi, rammeverk og språkuavhengighet: Hvis du bruker en tradisjonell monolittisk programvarearkitektur, må du være konsistent med kodespråket og sørge for at du laster inn alle nødvendige avhengigheter samtidig. Men med en ML-datapipeline som bruker API-endepunkter, er de forskjellige delene av koden skrevet på flere forskjellige språk og bruker deres 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:
Tekniske problemer: Etter hvert som datavolumene øker, øker også tekniske vanskeligheter. Disse kompleksitetene kan også føre til problemer i arkitekturen og avdekke fysiske begrensninger.
Renhold og klargjøringsutfordringer: Bortsett fra de tekniske utfordringene med datapipelining, er det utfordringen med å rense og dataforberedelse. De rådata bør utarbeides 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 er en kulturell endring eller folk er forberedt før implementering, kan det bety undergang for AI-rørledning prosjekt.
Datasikkerhet: Når du skalerer ML-prosjektet ditt, kan estimering av datasikkerhet og styring utgjøre et stort problem. Siden i utgangspunktet ville en stor del av dataene bli lagret på ett enkelt sted; det kan være problemer med at det blir stjålet, utnyttet eller åpnet opp 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.
Sette opp en skalerbar datapipeline for maskinlæringsmodeller kan være utfordrende, tidkrevende og komplekst. Shaip gjør hele prosessen enklere og feilfri. Med vår omfattende erfaring med datainnsamling, vil partnerskap med oss hjelpe deg med å levere raskere, høytytende, integrert og ende-til-ende maskinlæringsløsninger til en brøkdel av kostnaden.
