Сегодня для бизнеса самым ценным товаром являются данные. Поскольку организации и отдельные лица продолжают генерировать огромные объемы данных в секунду, недостаточно просто собирать данные. Необходимо анализировать, преобразовывать и извлекать из них значимые выводы. Тем не менее, лишь 37–40% компаний анализируют свои данные, а 43% лиц, принимающих решения в ИТ-компаниях, опасаются наплыва данных, который 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.
Существует острая необходимость в системе, способной передавать данные из источника в систему хранения, а также анализировать и обрабатывать их в режиме реального времени. Система AI Data Pipeline 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 обработки данных обозначает автоматизацию рабочих процессов в проекте машинного обучения, обеспечивая преобразование данных в модель. Другая форма конвейера обработки 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.
В процессе разработки кода определяются результаты проекта, дизайн прототипа и обучение модели . Данные собираются из различных источников, размечаются и подготавливаются. Размеченные данные используются для тестирования, мониторинга прогнозирования и развертывания на этапе производства. Модель оценивается путем сравнения обучающих и производственных данных.
Типы данных, используемых конвейерами
Модель машинного обучения работает на основе конвейеров обработки данных. Например, конвейер обработки данных используется для сбора , очистки, обработки и хранения данных, которые будут использоваться для обучения и тестирования моделей. Поскольку данные собираются как от бизнеса, так и от потребителей, может потребоваться анализ данных в различных форматах файлов и их извлечение 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: данные, поступающие в режиме реального времени и используемые для маркировки, обработки и преобразования. Они применяются для прогнозирования погоды, финансовых прогнозов и анализа настроений. Потоковые данные обычно не хранятся в наборе данных или системе хранения, поскольку обрабатываются в режиме реального времени.
Структурированные данные: это высокоорганизованные данные, хранящиеся в хранилищах данных. Эти табличные данные легко поддаются поиску и извлечению для анализа.
Неструктурированные данные: на них приходится почти 80% всех данных, генерируемых предприятиями. К ним относятся текст, аудио и видео. Хранение, управление и анализ такого типа данных крайне затруднительны, поскольку они не имеют структуры или формата. Новейшие технологии, такие как ИИ и машинное обучение, используются для преобразования неструктурированных данных в структурированную форму для более эффективного использования.
Как построить масштабируемый конвейер данных для обучения моделей машинного обучения?
Существует три основных этапа построения масштабируемого конвейера:
Обнаружение данных : Прежде чем данные будут введены в систему, их необходимо обнаружить и классифицировать на основе таких характеристик, как ценность, риск и структура. Поскольку для обучения алгоритма машинного обучения требуется огромное количество информации, платформы данных для ИИ используются для извлечения информации из разнородных источников, таких как базы данных, облачные системы и пользовательский ввод.
Загрузка данных: Автоматическая загрузка данных используется для разработки масштабируемых конвейеров обработки данных с помощью веб-хуков и вызовов API. Существует два основных подхода к загрузке 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 очистить, разделить и идентифицировать их. Основная цель очистки данных перед преобразованием — удаление дубликатов, фиктивных данных и поврежденных данных, чтобы остались только наиболее 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 решение на основе искусственного интеллекта 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 старты», вы можете запланировать развертывание для часто используемых вызовов алгоритма.
Независимость от технологий, фреймворков и языка программирования: при использовании традиционной монолитной архитектуры программного обеспечения необходимо соблюдать согласованность языков программирования и одновременно загружать все необходимые зависимости. Однако в случае конвейера обработки данных машинного обучения с использованием API-интерфейсов разрозненные части кода написаны на нескольких разных языках и используют свои специфические фреймворки.
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:
Проблемы очистки и подготовки данных: Помимо технических сложностей конвейерной обработки данных, существует проблема очистки и подготовки данных . Исходные данные должны быть подготовлены в больших масштабах, и если разметка выполнена неточно, это может привести к проблемам с решением на основе ИИ.
Организационные проблемы: При внедрении новой технологии первая серьезная проблема возникает на организационном и культурном уровне. Если не произойдет культурных изменений или люди не будут подготовлены до начала внедрения, это может означать крах проекта по созданию конвейера ИИ.
Безопасность данных: При масштабировании проекта машинного обучения оценка безопасности и управления данными может представлять собой серьезную проблему. Поскольку изначально большая часть данных будет храниться в одном месте, могут возникнуть проблемы с их кражей, использованием в чужих интересах или появлением новых уязвимостей.
Создание конвейера данных должно соответствовать вашим бизнес-целям, требованиям масштабируемой модели машинного обучения, а также необходимому уровню качества и согласованности.
Создание масштабируемого конвейера обработки данных для моделей машинного обучения может быть сложной, трудоемкой и комплексной задачей. Компания Shaip упрощает весь процесс и делает его безошибочным. Благодаря нашему обширному опыту в сборе данных, сотрудничество с нами поможет вам создавать более быстрые, высокопроизводительные , интегрированные и комплексные решения для машинного обучения по значительно более низкой цене.
