Найціннішим товаром для бізнесу в наші дні є дані. Оскільки організації та окремі особи продовжують генерувати величезні обсяги даних щосекунди, недостатньо просто їх зібрати. Ви повинні аналізувати, трансформувати та витягувати з них змістовні висновки. Проте лише 37–40% компаній аналізують свої дані, а 43% осіб, які приймають рішення в ІТ-компаніях, бояться напливу даних, який потенційно може перевантажити їхню інфраструктуру даних.
У зв’язку з необхідністю приймати швидкі рішення на основі даних і подолати проблеми невідповідності джерел даних, для організацій стає критично важливою розробка інфраструктури даних, яка може зберігати, витягувати, аналізувати та перетворювати дані ефективно.
Існує нагальна потреба в системі, яка може передавати дані від джерела до системи зберігання, аналізувати та обробляти їх у режимі реального часу. Конвеєр даних на основі штучного інтелекту пропонує саме це.
Що таке конвеєр даних?
Конвеєр даних — це група компонентів, які приймають або завантажують дані з різних джерел і передають їх у заздалегідь визначене місце зберігання. Однак перед тим, як дані будуть передані в репозиторій, вони проходять попередню обробку, фільтрацію, стандартизацію та трансформацію.
Як конвеєри даних використовуються в машинному навчанні?
Конвеєр позначає автоматизацію робочого процесу в проекті машинного навчання, що дозволяє перетворювати дані в модель. Інша форма конвеєра даних для штучного інтелекту працює шляхом розділення робочих процесів на кілька незалежних та повторно використовуваних частин, які можна об'єднати в модель.
Конвеєри даних ML вирішують три проблеми обсягу, керування версіями та різноманітності.
У конвеєрі ML, оскільки робочий процес розділений на кілька незалежних служб, це дозволяє розробнику створити новий робочий процес, просто вибравши та вибравши лише окремий необхідний елемент, зберігаючи інші частини як такі.
Результат проекту, дизайн прототипу та навчання моделі визначаються під час розробки коду. Дані збираються з різних джерел, маркуються та готуються. Марковані дані використовуються для тестування, моніторингу прогнозування та розгортання на етапі виробництва. Модель оцінюється шляхом порівняння навчальних та виробничих даних.
Типи даних, які використовуються конвеєрами
Модель машинного навчання працює на основі конвеєрів даних. Наприклад, конвеєр даних використовується для збору , очищення, обробки та зберігання даних, які будуть використовуватися для навчання та тестування моделей. Оскільки дані збираються як з бізнес-, так і з споживчого боку, вам може знадобитися аналізувати дані в різних форматах файлів та отримувати їх з кількох місць зберігання.
Отже, перш ніж планувати стек коду, ви повинні знати тип даних, які ви будете обробляти. Типи даних, які використовуються для обробки конвеєрів ML:
Потокові дані: вхідні дані в реальному часі , що використовуються для маркування, обробки та перетворення. Вони використовуються для прогнозування погоди, фінансових прогнозів та аналізу настроїв. Потокові дані зазвичай не зберігаються в наборі даних або системі зберігання, оскільки вони обробляються в режимі реального часу.
Структуровані дані: це високоорганізовані дані, що зберігаються у сховищах даних. Ці табличні дані легко знайти та отримати для аналізу.
Неструктуровані дані: вони становлять майже 80% усіх даних, що генеруються підприємствами. Вони включають текст, аудіо та відео. Цей тип даних стає надзвичайно складним для зберігання, управління та аналізу, оскільки йому бракує структури чи формату. Найновіші технології, такі як штучний інтелект та машинне навчання, використовуються для перетворення неструктурованих даних у структурований макет для кращого використання.
Як побудувати масштабований конвеєр даних для навчання моделей ML?
Існує три основних етапи створення масштабованого конвеєра,
Виявлення даних : Перш ніж дані будуть введені в систему, їх необхідно виявити та класифікувати на основі таких характеристик, як цінність, ризик та структура. Оскільки для навчання алгоритму машинного навчання потрібна величезна різноманітність інформації, платформи даних на основі штучного інтелекту використовуються для отримання інформації з різнорідних джерел, таких як бази даних, хмарні системи та дані користувача.
Завантаження даних: Автоматичне завантаження даних використовується для розробки масштабованих конвеєрів даних за допомогою вебхуків та викликів API. Два основні підходи до завантаження даних:
- Пакетна обробка: при пакетній обробці пакети або групи інформації беруться у відповідь на певну форму тригера, наприклад, через деякий час або після досягнення певного розміру або кількості файлів.
- Потокове надходження: за допомогою потокового прийому дані надходять у конвеєр у режимі реального часу, щойно вони генеруються, виявляються та класифікуються.
Очищення та трансформація даних: оскільки більшість зібраних даних неструктуровані, важливо їх очистити, відокремити та ідентифікувати. Основна мета очищення даних перед трансформацією — видалити дублікати, фіктивні дані та пошкоджені дані, щоб залишилися лише найкорисніші.
Попередня обробка:
На цьому етапі неструктуровані дані класифікуються, форматуються, класифікуються та зберігаються для обробки.
Обробка моделі та керування:
На цьому етапі модель навчається, тестується та обробляється за допомогою отриманих даних. Модель уточнюється на основі домену та вимог. У управлінні моделлю код зберігається у версії, яка сприяє швидшій розробці моделі машинного навчання.
Розгортання моделі:
На етапі розгортання моделі рішення штучного інтелекту розгортається для використання підприємствами або кінцевими користувачами.
Конвеєри даних – переваги
Конвеєрна передача даних допомагає розробляти та розгортати розумніші, масштабованіші та точніші моделі ML за значно коротший період. Деякі переваги конвеєрної обробки даних ML включають
Оптимізоване планування: Планування важливе для забезпечення безперебійної роботи ваших моделей машинного навчання. У міру масштабування машинного навчання ви виявите, що певні елементи конвеєра машинного навчання використовуються командою кілька разів. Щоб скоротити час обчислень та усунути холодні запуски, ви можете запланувати розгортання для часто використовуваних викликів алгоритмів.
Незалежність від технології, фреймворку та мови: Якщо ви використовуєте традиційну монолітну архітектуру програмного забезпечення, вам доведеться дотримуватися мови кодування та переконатися, що ви завантажуєте всі необхідні залежності одночасно. Однак, у випадку конвеєра даних машинного навчання, що використовує кінцеві точки API, різні частини коду пишуться кількома різними мовами та використовують їхні специфічні фреймворки.
Головною перевагою використання конвеєра ML є можливість масштабувати ініціативу, дозволяючи частинам моделі багаторазово використовуватися в технологічному стеку, незалежно від фреймворку чи мови.
Виклики конвеєра даних
Масштабувати моделі AI від тестування та розробки до розгортання нелегко. У сценаріях тестування бізнес-користувачі або клієнти можуть бути набагато вимогливішими, і такі помилки можуть дорого коштувати бізнесу. Деякі проблеми конвеєрної обробки даних:
Проблеми очищення та підготовки: Окрім технічних проблем конвеєрної обробки даних, існує проблема очищення та підготовки даних . Необроблені дані слід готувати у великих масштабах, і якщо маркування виконано неточно, це може призвести до проблем із рішенням на основі штучного інтелекту.
Організаційні проблеми: Коли впроваджується нова технологія, перша серйозна проблема виникає на організаційному та культурному рівні. Якщо не відбудуться культурні зміни або люди не будуть підготовлені до впровадження, це може означати провал проекту розробки штучного інтелекту.
Безпека даних: Під час масштабування вашого проекту машинного навчання оцінка безпеки даних та управління ними може становити серйозну проблему. Оскільки спочатку значна частина даних зберігатиметься в одному місці, можуть виникнути проблеми з їх крадіжкою, використанням або відкриттям нових вразливостей.
Створення конвеєра даних має узгоджуватися з вашими бізнес-цілями, вимогами до масштабованої моделі машинного навчання та рівнем якості та узгодженості, які вам потрібні.
Налаштування масштабованого конвеєра даних для моделей машинного навчання може бути складним, трудомістким та комплексним. Shaip робить весь процес простішим та безпомилковим. Завдяки нашому великому досвіду збору даних, партнерство з нами допоможе вам створити швидші, високопродуктивні , інтегровані та комплексні рішення для машинного навчання за значно меншу вартість.
