De meest waardevolle grondstof voor bedrijven is tegenwoordig data. Organisaties en individuen genereren voortdurend enorme hoeveelheden data per seconde, en het is niet voldoende om de data alleen maar vast te leggen. Je moet de data analyseren, transformeren en er zinvolle inzichten uit halen. Toch analyseert slechts 37-40% van de bedrijven hun data, en 43% van de besluitvormers in IT-bedrijven vreest de toestroom van data die hun data-infrastructuur mogelijk kan overbelasten.
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 een dringende behoefte aan een systeem dat data van de bron naar het opslagsysteem kan overbrengen, analyseren en in realtime kan verwerken. AI Data Pipeline 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 pipeline duidt op workflowautomatisering in een machine learning-project door de transformatie van data naar een model mogelijk te maken. Een andere vorm van een datapipeline voor AI werkt door de workflows op te splitsen in verschillende onafhankelijke en herbruikbare onderdelen 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 projectresultaat, het prototypeontwerp en de modeltraining worden tijdens de codeontwikkeling vastgelegd. De data wordt verzameld uit verschillende bronnen, gelabeld en voorbereid. De gelabelde data wordt gebruikt voor testen, het monitoren van voorspellingen en de implementatie in de productiefase. Het model wordt geëvalueerd door de trainingsdata te vergelijken met de productiedata.
De soorten gegevens die door pijpleidingen worden gebruikt
Een machine learning-model draait op data-pipelines. Zo wordt een data-pipeline gebruikt voor het verzamelen , opschonen, verwerken en opslaan van data die gebruikt wordt voor het trainen en testen van de modellen. Omdat data zowel van zakelijke als van consumentenkant wordt verzameld, kan het nodig zijn om data in meerdere bestandsformaten te analyseren en deze van verschillende opslaglocaties op te halen.
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:
Streaming data: Dit zijn live invoergegevens die worden gebruikt voor het labelen, verwerken en transformeren van gegevens. Ze worden gebruikt voor weersvoorspellingen, financiële prognoses en sentimentanalyse. Streaming data worden meestal niet opgeslagen in een dataset of opslagsysteem, omdat ze in realtime worden verwerkt.
Gestructureerde data: Dit zijn zeer georganiseerde gegevens die zijn opgeslagen in datawarehouses. Deze tabelvormige gegevens zijn gemakkelijk doorzoekbaar en opvraagbaar voor analyse.
Ongestructureerde data: Dit type data vertegenwoordigt bijna 80% van alle data die door bedrijven wordt gegenereerd. Het omvat tekst, audio en video. Het opslaan, beheren en analyseren van deze data is extreem lastig, omdat er geen structuur of opmaak aan is toegekend. De nieuwste technologieën, zoals AI en machine learning, worden gebruikt om ongestructureerde data 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:
Data-ontdekking : Voordat de data in het systeem wordt ingevoerd, moet deze worden ontdekt en geclassificeerd op basis van kenmerken zoals waarde, risico en structuur. Omdat er een grote verscheidenheid aan informatie nodig is om het machine learning-algoritme te trainen, worden AI-dataplatformen gebruikt om informatie uit heterogene bronnen te halen, zoals databases, cloudsystemen en gebruikersinvoer.
Gegevensinvoer: Automatische gegevensinvoer wordt gebruikt om schaalbare datapijplijnen te ontwikkelen met behulp van webhooks en API-aanroepen. De twee basisbenaderingen voor gegevensinvoer 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 ze op te schonen, te scheiden en te identificeren. Het primaire doel van gegevensopschoning vóór transformatie is het verwijderen van duplicaten, dummy-gegevens en beschadigde 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 de kunstmatige intelligentie- oplossing 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 probleemloos werken. Naarmate de ML-modellen opschalen, zult u merken dat bepaalde elementen in de ML-pipeline meerdere keren door het team worden gebruikt. Om de rekentijd te verkorten en koude starts te voorkomen, kunt u de implementatie van de veelgebruikte algoritme-aanroepen inplannen.
Technologie-, framework- en taalonafhankelijkheid: Bij een traditionele, monolithische softwarearchitectuur moet je consistent zijn met de programmeertaal en ervoor zorgen dat alle benodigde afhankelijkheden tegelijkertijd worden geladen. Bij een ML-datapipeline die gebruikmaakt van API-eindpunten, zijn de verschillende onderdelen van de code echter in diverse talen geschreven en maken ze gebruik van 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:
Uitdagingen op het gebied van dataopschoning en -voorbereiding: Naast de technische uitdagingen van datapipelining, is er ook de uitdaging van dataopschoning en -voorbereiding . De ruwe data moet op grote schaal worden voorbereid, en als de labeling niet nauwkeurig gebeurt, kan dit problemen veroorzaken met de AI-oplossing.
Organisatorische uitdagingen: Wanneer een nieuwe technologie wordt geïntroduceerd, ontstaat het eerste grote probleem op organisatorisch en cultureel niveau. Tenzij er een cultuurverandering plaatsvindt of mensen worden voorbereid vóór de implementatie, kan dit desastreus zijn voor het AI-pipelineproject.
Gegevensbeveiliging: Bij het opschalen van uw ML-project kan het inschatten van gegevensbeveiliging en -beheer een groot probleem vormen. Omdat in eerste instantie een groot deel van de gegevens op één plek wordt opgeslagen, kunnen er problemen ontstaan met diefstal, misbruik of het blootleggen 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.
Het opzetten van een schaalbare datapipeline voor machine learning-modellen kan een uitdagende, tijdrovende en complexe taak zijn. Shaip maakt het hele proces eenvoudiger en foutloos. Dankzij onze uitgebreide ervaring met dataverzameling kunt u door met ons samen te werken sneller, beter presterende , geïntegreerde en complete machine learning-oplossingen leveren tegen een fractie van de kosten.
