В наши дни самым ценным товаром для бизнеса являются данные. Поскольку организации и отдельные лица продолжают генерировать огромные объемы данных в секунду, их недостаточно просто зафиксировать. Вы должны анализировать, преобразовывать и извлекать значимые идеи из данных. Тем не менее, едва 37-40% компаний анализируют свои данные и 43% лиц, принимающих решения в ИТ-компаниях, опасаются притока данных, который потенциально может перегрузить их инфраструктуру данных.
В связи с необходимостью принимать быстрые решения на основе данных и преодолевать проблемы, связанные с несоответствием источников данных, для организаций становится критически важным разработать инфраструктуру данных, которая может эффективно хранить, извлекать, анализировать и преобразовывать данные.
Возникла острая необходимость в системе, способной передавать данные из источника в систему хранения, а также анализировать и обрабатывать их в режиме реального времени. Конвейер данных ИИ предлагает именно это.
Что такое конвейер данных?
Конвейер данных — это группа компонентов, которые принимают или принимают данные из разрозненных источников и передают их в заранее определенное место хранения. Однако перед передачей данных в репозиторий они проходят предварительную обработку, фильтрацию, стандартизацию и преобразование.
Как конвейеры данных используются в машинном обучении?
Конвейер обозначает автоматизацию рабочего процесса в проекте ML, позволяя преобразовывать данные в модель. Другая форма конвейер данных для ИИ работает путем разделения рабочих процессов на несколько независимых и многократно используемых частей, которые можно объединить в модель.
Конвейеры данных машинного обучения решают три проблемы объема, версий и разнообразия.
В конвейере машинного обучения, поскольку рабочий процесс абстрагируется на несколько независимых сервисов, это позволяет разработчику спроектировать новый рабочий процесс, просто выбирая только нужный элемент, сохраняя при этом другие части как таковые.
Результат проекта, дизайн прототипа и модельное обучение определяются в процессе разработки кода. Данные собираются из разрозненных источников, маркируются и подготавливаются. Помеченные данные используются для тестирования, мониторинга прогнозов и развертывания на этапе производства. Модель оценивается путем сравнения обучающих и производственных данных.
Типы данных, используемых конвейерами
Модель машинного обучения работает на конвейерах данных. Например, конвейер данных используется для сбор данных, очистка, обработка и хранение данных, которые будут использоваться для обучения и тестирования моделей. Поскольку данные собираются как со стороны бизнеса, так и со стороны потребителя, вам может потребоваться анализировать данные в нескольких форматах файлов и извлекать их из нескольких мест хранения.
Итак, прежде чем планировать свой стек кода, вы должны знать тип данных, которые вы будете обрабатывать. Типы данных, используемые для обработки конвейеров машинного обучения:
Потоковые данные: Жизнь входные данные используется для маркировки, обработки и преобразования. Он используется для прогнозирования погоды, финансовых прогнозов и анализа настроений. Потоковые данные обычно не хранятся в набор данных или системы хранения, потому что они обрабатываются в режиме реального времени.
Структурированные данные: Это высокоорганизованные данные, хранящиеся в хранилищах данных. Эти табличные данные легко доступны для поиска и анализа.
Неструктурированные данные: На его долю приходится почти 80% всех данных, генерируемых предприятиями. Он включает в себя текст, аудио и видео. Этот тип данных становится чрезвычайно сложным для хранения, управления и анализа, поскольку им не хватает структуры или формата. Новейшие технологии, такие как AI и ML, используются для преобразования неструктурированных данных в структурированный макет для лучшего использования.
Как построить масштабируемый конвейер данных для обучения моделей машинного обучения?
Существует три основных этапа построения масштабируемого конвейера:
Обнаружение данных: Прежде чем данные будут загружены в систему, их необходимо обнаружить и классифицировать на основе таких характеристик, как ценность, риск и структура. Поскольку для обучения алгоритма ML требуется огромное количество информации, данные ИИ платформы используются для извлечения информации из разнородных источников, таких как базы данных, облачные системы и вводимые пользователем данные.
Прием данных: Автоматический прием данных используется для разработки масштабируемых конвейеров данных с помощью веб-перехватчиков и вызовов API. Два основных подхода к приему данных:
- Пакетный прием: при пакетном приеме пакеты или группы информации принимаются в ответ на некоторую форму триггера, например, через некоторое время или после достижения определенного размера или количества файлов.
- Потоковое поглощение: при потоковом поглощении данные втягиваются в конвейер в режиме реального времени, как только они создаются, обнаруживаются и классифицируются.
Очистка и преобразование данных: Поскольку большая часть собранных данных неструктурирована, важно, чтобы они были очищены, разделены и идентифицированы. Основная цель очистки данных перед преобразованием — удалить дубликаты, фиктивные данные и поврежденные данные, чтобы остались только самые полезные данные.
Предварительная обработка:
На этом этапе неструктурированные данные классифицируются, форматируются, классифицируются и сохраняются для обработки.
Обработка и управление моделью:
На этом этапе модель обучается, тестируется и обрабатывается с использованием полученных данных. Модель уточняется на основе предметной области и требований. При управлении моделями код хранится в версии, которая способствует более быстрой разработке модели машинного обучения.
Развертывание модели:
На этапе развертывания модели искусственный интеллект решение развертывается для использования предприятиями или конечными пользователями.
Конвейеры данных — преимущества
Конвейерная обработка данных помогает разрабатывать и развертывать более интеллектуальные, более масштабируемые и более точные модели машинного обучения в значительно более короткие сроки. Некоторые преимущества конвейерной обработки данных ML включают:
Оптимизированное планирование: Планирование важно для обеспечения бесперебойной работы моделей машинного обучения. По мере масштабирования машинного обучения вы обнаружите, что определенные элементы конвейера машинного обучения используются командой несколько раз. Чтобы сократить время вычислений и исключить холодные запуски, можно запланировать развертывание для часто используемых вызовов алгоритмов.
Независимость от технологий, фреймворка и языка: Если вы используете традиционную монолитную программную архитектуру, вам придется следовать языку программирования и убедиться, что вы загружаете все необходимые зависимости одновременно. Однако с конвейером данных ML, использующим конечные точки API, разрозненные части кода написаны на нескольких разных языках и используют свои определенные платформы.
Основным преимуществом использования конвейера машинного обучения является возможность масштабировать инициативу, позволяя повторно использовать части модели несколько раз в технологическом стеке, независимо от платформы или языка.
Проблемы конвейера данных
Масштабировать модели ИИ от тестирования и разработки до развертывания непросто. В сценариях тестирования бизнес-пользователи или клиенты могут быть гораздо более требовательными, и такие ошибки могут дорого обойтись бизнесу. Некоторые проблемы конвейерной обработки данных:
Технические трудности: По мере увеличения объемов данных возрастают и технические трудности. Эти сложности также могут привести к проблемам в архитектуре и выявить физические ограничения.
Проблемы очистки и подготовки: Помимо технических проблем конвейерной обработки данных, существует проблема очистки и подготовка данных, необработанные данные должны быть подготовлены в масштабе, и если маркировка будет выполнена неточно, это может привести к проблемам с решением ИИ.
Организационные проблемы: Когда внедряется новая технология, первая крупная проблема возникает на организационном и культурном уровне. Если не произойдет культурных изменений или люди не будут готовы к внедрению, это может означать гибель для конвейер ИИ проект.
Безопасность данных: При масштабировании вашего проекта машинного обучения оценка безопасности и управления данными может стать серьезной проблемой. Поскольку изначально большая часть данных будет храниться в одном месте; могут быть проблемы с его кражей, эксплуатацией или открытием новых уязвимостей.
Создание конвейера данных должно соответствовать вашим бизнес-целям, требованиям масштабируемой модели машинного обучения, а также необходимому уровню качества и согласованности.
Настройка масштабируемого конвейера данных для модели машинного обучения может быть трудным, трудоемким и сложным. Shaip делает весь процесс проще и безошибочнее. Благодаря нашему обширному опыту сбора данных партнерство с нами поможет вам быстрее, высокопроизводительный, интегрированный и комплексные решения для машинного обучения за небольшую часть стоимости.
