Het kostbaarste goed voor bedrijven is tegenwoordig data. Aangezien organisaties en individuen enorme hoeveelheden gegevens per seconde blijven genereren, is het niet voldoende om de gegevens vast te leggen. U moet zinvolle inzichten uit de gegevens analyseren, transformeren en extraheren. Toch nauwelijks 37-40% van de bedrijven analyseert hun gegevens, en 43% van de besluitvormers in IT-bedrijven is bang voor de toestroom van gegevens die hun gegevensinfrastructuur mogelijk kunnen overweldigen.
Met de noodzaak om snelle gegevensgestuurde beslissingen te nemen en de uitdagingen van ongelijkheid van gegevensbronnen te overwinnen, wordt het voor organisaties van cruciaal belang om een gegevensinfrastructuur te ontwikkelen die gegevens efficiënt kan opslaan, extraheren, analyseren en transformeren.
Er is dringend behoefte aan een systeem dat gegevens van de bron naar het opslagsysteem kan overbrengen en in realtime kan analyseren en verwerken. AI-gegevenspijplijn biedt precies dat.
Wat is een datapijplijn?
Een gegevenspijplijn is een groep componenten die gegevens uit verschillende bronnen in- of opnemen en naar een vooraf bepaalde opslaglocatie overbrengen. Voordat de gegevens echter naar de repository worden overgebracht, worden ze voorbewerkt, gefilterd, gestandaardiseerd en getransformeerd.
Hoe worden datapijplijnen gebruikt bij machine learning?
De pijplijn geeft workflowautomatisering in een ML-project aan door gegevenstransformatie in het model mogelijk te maken. Een andere vorm van de datapijplijn voor AI werkt door de workflows op te splitsen in verschillende onafhankelijke en herbruikbare delen die kunnen worden gecombineerd tot een model.
ML-gegevenspijplijnen lossen drie problemen op: volume, versiebeheer en variëteit.
In een ML-pijplijn, aangezien de workflow wordt geabstraheerd in verschillende onafhankelijke services, kan de ontwikkelaar een nieuwe workflow ontwerpen door eenvoudigweg alleen het specifieke element te kiezen en te kiezen dat nodig is, terwijl de andere delen als zodanig behouden blijven.
Het resultaat van het project, het ontwerp van het prototype en model opleiding worden gedefinieerd tijdens de codeontwikkeling. De gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen, gelabeld en voorbereid. De gelabelde gegevens worden gebruikt voor testen, voorspellingsbewaking en implementatie in de productiefase. Het model wordt geëvalueerd door trainings- en productiegegevens te vergelijken.
De soorten gegevens die door pijpleidingen worden gebruikt
Een machine learning-model draait op de levensader van datapijplijnen. Hiervoor wordt bijvoorbeeld een datapijplijn gebruikt het verzamelen van gegevens, het opschonen, verwerken en opslaan van gegevens die zullen worden gebruikt voor het trainen en testen van de modellen. Aangezien gegevens worden verzameld van zowel de zakelijke als de consumentenkant, kan het nodig zijn om gegevens in meerdere bestandsindelingen te analyseren en op te halen uit verschillende opslaglocaties.
Dus voordat u uw codestack plant, moet u weten welk type gegevens u gaat verwerken. De gegevenstypen die worden gebruikt om ML-pijplijnen te verwerken, zijn:
Streaminggegevens: Het leven invoergegevens gebruikt voor labeling, verwerking en transformatie. Het wordt gebruikt voor weersvoorspellingen, financiële voorspellingen en sentimentanalyse. Streaminggegevens worden meestal niet opgeslagen in een gegevensset of opslagsysteem omdat het in realtime wordt verwerkt.
Gestructureerde gegevens: Het zijn zeer georganiseerde gegevens die zijn opgeslagen in datawarehouses. Deze gegevens in tabelvorm zijn gemakkelijk doorzoekbaar en opvraagbaar voor analyse.
Ongestructureerde gegevens: Het is goed voor bijna 80% van alle gegevens die door bedrijven worden gegenereerd. Het omvat tekst, audio en video. Dit type gegevens wordt buitengewoon moeilijk op te slaan, te beheren en te analyseren omdat het structuur of formaat mist. De nieuwste technologieën, zoals AI en ML, worden gebruikt om ongestructureerde gegevens om te zetten in een gestructureerde lay-out voor beter gebruik.
Hoe bouw je een schaalbare datapijplijn om ML-modellen te trainen?
Er zijn drie basisstappen bij het bouwen van een schaalbare pijplijn:
Gegevensdetectie: Voordat de gegevens in het systeem worden ingevoerd, moeten ze worden ontdekt en geclassificeerd op basis van kenmerken als waarde, risico en structuur. Aangezien er een grote verscheidenheid aan informatie nodig is om het ML-algoritme te trainen, AI-gegevens platforms worden gebruikt om informatie uit heterogene bronnen te halen, zoals databases, cloudsystemen en gebruikersinvoer.
Gegevensopname: Automatische gegevensopname wordt gebruikt om schaalbare datapijplijnen te ontwikkelen met behulp van webhooks en API-aanroepen. De twee basisbenaderingen voor gegevensopname zijn:
- Batchopname: Bij batchopname worden batches of groepen informatie genomen als reactie op een of andere vorm van een trigger, zoals na enige tijd of na het bereiken van een bepaalde bestandsgrootte of een bepaald aantal.
- Streaming-opname: bij streaming-opname worden de gegevens in realtime in de pijplijn getrokken zodra ze zijn gegenereerd, ontdekt en geclassificeerd.
Gegevens opschonen en transformeren: Aangezien de meeste verzamelde gegevens ongestructureerd zijn, is het belangrijk om deze op te schonen, te scheiden en te identificeren. Het primaire doel van het opschonen van gegevens vóór transformatie is het verwijderen van duplicatie, dummy-gegevens en corrupte gegevens, zodat alleen de meest bruikbare gegevens overblijven.
Voorverwerking:
In deze stap worden de ongestructureerde gegevens gecategoriseerd, opgemaakt, geclassificeerd en opgeslagen voor verwerking.
Modelverwerking en -beheer:
In deze stap wordt het model getraind, getest en verwerkt met behulp van de opgenomen gegevens. Het model wordt verfijnd op basis van het domein en de vereisten. Bij modelbeheer wordt de code opgeslagen in een versie die helpt bij de snellere ontwikkeling van het machine learning-model.
Modelimplementatie:
In de implementatiestap van het model wordt het kunstmatige intelligentie oplossing wordt ingezet voor gebruik door bedrijven of eindgebruikers.
Datapijplijnen - Voordelen
Datapipelining helpt bij het ontwikkelen en implementeren van slimmere, meer schaalbare en nauwkeurigere ML-modellen in een aanzienlijk kortere periode. Enkele voordelen van ML-gegevenspipelining zijn onder meer
Geoptimaliseerde planning: Planning is belangrijk om ervoor te zorgen dat uw machine learning-modellen naadloos werken. Naarmate de ML opschaalt, zult u merken dat bepaalde elementen in de ML-pijplijn meerdere keren door het team worden gebruikt. Om de rekentijd te verkorten en koude starts te elimineren, kunt u de implementatie plannen voor de veelgebruikte algoritmeaanroepen.
Technologie, framework en taalonafhankelijkheid: Als u een traditionele monolithische softwarearchitectuur gebruikt, moet u consistent zijn met de codeertaal en ervoor zorgen dat u alle vereiste afhankelijkheden tegelijkertijd laadt. Met een ML-datapijplijn die gebruikmaakt van API-eindpunten, zijn de ongelijksoortige delen van de code echter in verschillende talen geschreven en gebruiken ze hun specifieke frameworks.
Het grote voordeel van het gebruik van een ML-pijplijn is de mogelijkheid om het initiatief te schalen door delen van het model meerdere keren te hergebruiken in de technische stack, ongeacht het framework of de taal.
Uitdagingen van de datapijplijn
Het opschalen van AI-modellen van testen en ontwikkelen tot implementatie is niet eenvoudig. In testscenario's kunnen zakelijke gebruikers of klanten veel veeleisender zijn, en dergelijke fouten kunnen kostbaar zijn voor het bedrijf. Enkele uitdagingen van data pipelining zijn:
Technische problemen: Naarmate de datavolumes toenemen, nemen ook de technische problemen toe. Deze complexiteiten kunnen ook leiden tot problemen in de architectuur en fysieke beperkingen blootleggen.
Uitdagingen voor schoonmaken en voorbereiden: Afgezien van de technische uitdagingen van data pipelining, is er de uitdaging van het opschonen en data voorbereiding. De ruwe data moet op schaal worden voorbereid en als de etikettering niet nauwkeurig wordt uitgevoerd, kan dit leiden tot problemen met de AI-oplossing.
Organisatorische uitdagingen: Wanneer een nieuwe technologie wordt geïntroduceerd, doet het eerste grote probleem zich voor op organisatorisch en cultureel niveau. Tenzij er een cultuurverandering is of mensen voorbereid zijn op de implementatie, kan dit de ondergang betekenen voor de AI-pijplijn project.
Dataveiligheid: Bij het opschalen van uw ML-project kan het inschatten van gegevensbeveiliging en -beheer een groot probleem vormen. Aangezien aanvankelijk een groot deel van de gegevens op één plek zou worden opgeslagen; er kunnen problemen zijn met diefstal, misbruik of het openen van nieuwe kwetsbaarheden.
Het bouwen van een datapijplijn moet worden afgestemd op uw bedrijfsdoelstellingen, schaalbare ML-modelvereisten en het kwaliteitsniveau en de consistentie die u nodig hebt.
Opzetten van een schaalbare datapijplijn voor machine learning-modellen kan uitdagend, tijdrovend en complex zijn. Shaip maakt het hele proces eenvoudiger en foutloos. Met onze uitgebreide ervaring met het verzamelen van gegevens, zal een samenwerking met ons u helpen sneller te leveren, goed presterende, geïntegreerd, en end-to-end machine learning-oplossingen tegen een fractie van de kosten.
