צינור נתונים עבור AI

הגדרת צינור נתונים עבור מודל ML אמין וניתן להרחבה

המצרך היקר ביותר לעסקים כיום הוא נתונים. מכיוון שארגונים ואנשים ממשיכים לייצר כמויות אדירות של נתונים בשנייה, זה לא מספיק כדי ללכוד את הנתונים. עליך לנתח, לשנות ולחלץ תובנות משמעותיות מהנתונים. ובכל זאת, בקושי % 37-40 של חברות מנתחות את הנתונים שלהן, ו 43% של מקבלי ההחלטות בחברות IT חוששים מזרם הנתונים שעלול להציף את תשתית הנתונים שלהם.

עם הצורך לקבל החלטות מונעות נתונים מהירות ולהתגבר על האתגרים של השונות בין מקורות הנתונים, זה הופך להיות חשוב ביותר עבור ארגונים לפתח תשתית נתונים שיכולה לאחסן, לחלץ, לנתח ולהמיר נתונים ביעילות.

קיים צורך דחוף לקיים מערכת שתוכל להעביר נתונים מהמקור למערכת האחסון ולנתח ולעבד אותם בזמן אמת. צינור נתונים בינה מלאכותית מציע בדיוק את זה.

מהו צינור נתונים?

צינור נתונים הוא קבוצה של רכיבים שמקבלים או בולעים נתונים ממקורות שונים ומעבירים אותם למיקום אחסון שנקבע מראש. עם זאת, לפני העברת הנתונים למאגר, הם עוברים עיבוד מקדים, סינון, סטנדרטיזציה ושינוי.

כיצד משתמשים בצינורות נתונים בלמידת מכונה?

הצינור מציין אוטומציה של זרימת עבודה בפרויקט ML על ידי הפעלת המרת נתונים למודל. צורה נוספת של צינור נתונים עבור AI עובד על ידי פיצול זרימות העבודה למספר חלקים עצמאיים וניתנים לשימוש חוזר הניתנים לשילוב למודל.

צינורות נתונים של ML פותרים שלוש בעיות של נפח, ניהול גרסאות ומגוון.

בצינור ML, מכיוון שזרימת העבודה מופשטת למספר שירותים עצמאיים, היא מאפשרת למפתח לעצב זרימת עבודה חדשה על ידי בחירה ובחירה רק באלמנט הספציפי הדרוש תוך שמירה על החלקים האחרים ככזה.

תוצאת הפרויקט, עיצוב אב טיפוס ו אימון מודל מוגדרים במהלך פיתוח הקוד. הנתונים נאספים ממקורות שונים, מסומנים ומוכנים. הנתונים המסומנים משמשים לבדיקה, ניטור חיזוי ופריסה בשלב הייצור. המודל מוערך על ידי השוואת נתוני ההדרכה והייצור.

סוגי הנתונים המשמשים את צינורות

מודל למידת מכונה פועל על נשמת החיים של צינורות נתונים. לדוגמה, צינור נתונים משמש עבור איסוף הנתונים, ניקוי, עיבוד ואחסון נתונים שישמשו להדרכה ובדיקת המודלים. מכיוון שהנתונים נאספים הן מהקצה העסקי והן מהצרכן, ייתכן שתידרש לנתח נתונים בפורמטים מרובים של קבצים ולאחזר אותם ממספר מיקומי אחסון.

לכן, לפני שתתכנן את ערימת הקוד שלך, עליך לדעת את סוג הנתונים שאתה תעבד. סוגי הנתונים המשמשים לעיבוד צינורות ML הם:

סוגי צינור נתונים Ai

זרימת נתונים:  החי נתוני קלט משמש לתיוג, עיבוד ושינוי. הוא משמש לחיזוי מזג אוויר, תחזיות פיננסיות וניתוח סנטימנטים. נתונים הזרמת בדרך כלל אינם מאוחסנים ב-a מערך נתונים או מערכת אחסון כי היא מעובדת בזמן אמת.

נתונים מובנים: זהו נתונים מאורגנים מאוד המאוחסנים במחסני נתונים. נתונים טבלאיים אלה ניתנים לחיפוש בקלות וניתנים לאחזור לניתוח.

נתונים לא מובנים: זה מהווה כמעט 80% מכל הנתונים שנוצרו על ידי עסקים. זה כולל טקסט, אודיו ווידאו. סוג זה של נתונים הופך לקשה ביותר לאחסון, ניהול וניתוח מכיוון שאין להם מבנה או פורמט. הטכנולוגיות העדכניות ביותר, כגון AI ו-ML, משמשות כדי להפוך נתונים לא מובנים לפריסה מובנית לשימוש טוב יותר.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

כיצד לבנות צינור נתונים ניתן להרחבה כדי להכשיר מודלים של ML?

ישנם שלושה שלבים בסיסיים בבניית צינור להרחבה,

בניית צנרת נתונים מדרגית של Ai

גילוי נתונים: לפני שהנתונים מוזנים למערכת, יש לגלות ולסווג אותם על סמך מאפיינים כמו ערך, סיכון ומבנה. מכיוון שנדרש מגוון עצום של מידע כדי לאמן את אלגוריתם ה-ML, נתוני AI נעשה שימוש בפלטפורמות כדי למשוך מידע ממקורות הטרוגניים, כגון מסדי נתונים, מערכות ענן ותשומות משתמשים.

קליטת נתונים: קליטת נתונים אוטומטית משמשת לפיתוח צינורות נתונים ניתנים להרחבה בעזרת webhooks ושיחות API. שתי הגישות הבסיסיות להטמעת נתונים הן:

  • הטמעת אצווה: בהטמעת אצווה, אצווה או קבוצות של מידע נלקחות בתגובה לצורה כלשהי של טריגר, כגון לאחר זמן מה או לאחר הגעה לגודל קובץ או מספר מסוים.
  • הזרמת הזרמה: עם הזרמת הזרמה, הנתונים נמשכים לתוך הצינור בזמן אמת ברגע שהם נוצרים, מתגלים ומסווגים.

ניקוי ושינוי נתונים: מכיוון שרוב הנתונים שנאספים אינם מובנים, חשוב לנקות אותם, להפריד אותם ולזהות אותם. המטרה העיקרית של ניקוי נתונים לפני טרנספורמציה היא להסיר כפילות, נתוני דמה ונתונים מושחתים כך שרק הנתונים השימושיים ביותר יישארו.

עיבוד מקדים:

בשלב זה, הנתונים הלא מובנים מסווגים, מעוצבים, מסווגים ומאוחסנים לעיבוד.

עיבוד וניהול מודלים:

בשלב זה, המודל מאומן, נבדק ומעובד באמצעות הנתונים שנבלעו. המודל משוכלל על בסיס התחום והדרישות. בניהול מודלים, הקוד מאוחסן בגרסה המסייעת בפיתוח מהיר יותר של מודל למידת המכונה.

פריסת מודל:

בשלב פריסת המודל, ה בינה מלאכותית הפתרון נפרס לשימוש על ידי עסקים או משתמשי קצה.

צינורות נתונים - יתרונות

צנרת נתונים מסייעת לפתח ולפרוס מודלים ML חכמים יותר, ניתנים להרחבה ומדויקים יותר בתקופה קצרה משמעותית. כמה יתרונות של צנרת נתונים של ML כוללים

תזמון אופטימלי: תזמון חשוב כדי להבטיח שמודלים של למידה חישובית שלך פועלים בצורה חלקה. ככל שה-ML יגדל, תגלה שרכיבים מסוימים בצינור ה-ML נמצאים בשימוש מספר פעמים על ידי הצוות. כדי להפחית את זמן החישוב ולמנוע התחלות קרות, אתה יכול לתזמן את הפריסה עבור קריאות האלגוריתם הנפוצות.

טכנולוגיה, מסגרת ועצמאות שפה: אם אתה משתמש בארכיטקטורת תוכנה מונוליטית מסורתית, תצטרך להיות עקבי עם שפת הקידוד ולוודא שאתה טוען את כל התלות הנדרשת בו זמנית. עם זאת, עם צינור נתונים של ML המשתמש בנקודות קצה API, החלקים הנבדלים של הקוד נכתבים בכמה שפות שונות ומשתמשים במסגרות הספציפיות שלהם.

היתרון העיקרי בשימוש בצינור ML הוא היכולת להרחיב את היוזמה על ידי מתן אפשרות לשימוש חוזר בחלקים מהמודל על פני הערימה הטכנולוגית, ללא קשר למסגרת או לשפה.

אתגרי צינור הנתונים

קנה מידה של מודלים של AI מבדיקה ופיתוח ועד פריסה אינו קל. בתרחישי בדיקה, משתמשים עסקיים או לקוחות עשויים להיות תובעניים הרבה יותר, וטעויות כאלה עשויות לעלות ביוקר לעסק. כמה אתגרים של צנרת נתונים הם:

אתגרי Ai Data Pipeline קשיים טכניים: ככל שנפחי הנתונים גדלים, גדלים גם הקשיים הטכניים. מורכבויות אלו יכולות גם להוביל לבעיות בארכיטקטורה ולחשוף מגבלות פיזיות.

אתגרי ניקיון והכנה: מלבד האתגרים הטכניים של צנרת נתונים, ישנו את האתגר של ניקוי ו הכנת נתונים. ה נתונים גולמיים צריך להיות מוכן בקנה מידה, ואם התיוג לא נעשה בצורה מדויקת, זה יכול להוביל לבעיות בפתרון AI.

אתגרים ארגוניים: כאשר טכנולוגיה חדשה מוצגת, הבעיה העיקרית הראשונה מתעוררת ברמה הארגונית והתרבותית. אלא אם כן יש שינוי תרבותי או אנשים מוכנים לפני היישום, זה יכול להוות אבדון עבור צינור AI פרויקט.

אבטחת מידע: כאשר מרחיבים את פרויקט ה-ML שלך, הערכת אבטחת מידע וממשל יכולה להוות בעיה גדולה. מכיוון שבתחילה, חלק עיקרי מהנתונים יאוחסן במקום אחד; יכולות להיות בעיות עם גניבה, ניצול או פתיחת פרצות חדשות.

בניית צנרת נתונים צריכה להיות מותאמת ליעדים העסקיים שלך, לדרישות מודל ML הניתנים להרחבה ולרמת האיכות והעקביות הדרושים לך.

הגדרת צינור נתונים שניתן להרחבה עבור מודלים ללימוד מכונה יכול להיות מאתגר, גוזל זמן ומורכב. שייפ הופכת את כל התהליך לקל וללא טעויות. עם הניסיון הרב שלנו באיסוף נתונים, שיתוף פעולה איתנו יעזור לך לספק מהר יותר, ביצועים גבוהים, משולב ו פתרונות למידת מכונה מקצה לקצה בשבריר מהעלות.

שתף חברתי