Nejcennější komoditou pro podniky jsou dnes data. Protože organizace a jednotlivci nadále generují obrovské množství dat za sekundu, nestačí data zachytit. Musíte analyzovat, transformovat a extrahovat smysluplné poznatky z dat. Přesto sotva 37-40% firem analyzovat svá data a 43% lidé s rozhodovací pravomocí v IT společnostech se děsí přílivu dat, která mohou potenciálně zahltit jejich datovou infrastrukturu.
S potřebou činit rychlá rozhodnutí na základě dat a překonávat problémy spojené s rozdílností zdrojů dat se pro organizace stává kriticky důležité vyvinout datovou infrastrukturu, která dokáže data efektivně ukládat, extrahovat, analyzovat a transformovat.
Existuje naléhavá potřeba mít systém, který dokáže přenášet data ze zdroje do úložného systému a analyzovat a zpracovávat je v reálném čase. Datový kanál AI nabízí právě to.
Co je to datový kanál?
Datový kanál je skupina komponent, které přijímají nebo ingestují data z různých zdrojů a přenášejí je do předem určeného úložiště. Než se však data přenesou do úložiště, projdou předzpracováním, filtrováním, standardizací a transformací.
Jak se datové kanály používají ve strojovém učení?
Potrubí označuje automatizaci pracovních postupů v projektu ML tím, že umožňuje transformaci dat do modelu. Další forma datový kanál pro AI funguje tak, že pracovní postupy rozděluje do několika nezávislých a opakovaně použitelných částí, které lze zkombinovat do modelu.
Datové kanály ML řeší tři problémy objemu, verzování a rozmanitosti.
V potrubí ML, protože je pracovní postup abstrahován do několika nezávislých služeb, umožňuje vývojářům navrhnout nový pracovní postup jednoduchým výběrem a výběrem pouze konkrétního potřebného prvku, přičemž ostatní části jako takové zůstanou zachovány.
Výsledek projektu, návrh prototypu a modelový trénink jsou definovány během vývoje kódu. Data jsou shromažďována z různých zdrojů, označena a připravena. Označená data se používají pro testování, sledování predikcí a nasazení ve fázi výroby. Model je vyhodnocen porovnáním tréninkových a výrobních dat.
Typy dat používaných potrubím
Model strojového učení běží na mízce datových kanálů. Například se používá datový kanál sběr dat, čištění, zpracování a ukládání dat, která budou použita pro školení a testování modelů. Vzhledem k tomu, že data jsou shromažďována z obchodní i spotřebitelské strany, může být nutné analyzovat data ve více formátech souborů a načíst je z několika úložných míst.
Před plánováním zásobníku kódů byste tedy měli znát typ dat, která budete zpracovávat. Datové typy používané ke zpracování kanálů ML jsou:
Streamování dat: Život vstupní data používá se pro označování, zpracování a transformaci. Používá se pro předpovědi počasí, finanční předpovědi a analýzu sentimentu. Streamovaná data se obvykle neukládají v a soubor dat nebo úložný systém, protože je zpracováván v reálném čase.
Strukturovaná data: Jedná se o vysoce organizovaná data uložená v datových skladech. Tato tabulková data lze snadno vyhledávat a získávat pro analýzu.
Nestrukturovaná data: Tvoří téměř 80 % všech dat generovaných podniky. Zahrnuje text, zvuk a video. Tento typ dat je extrémně náročný na ukládání, správu a analýzu, protože postrádá strukturu nebo formát. Nejnovější technologie, jako je AI a ML, se používají k transformaci nestrukturovaných dat do strukturovaného rozložení pro lepší využití.
Jak vybudovat škálovatelný datový kanál pro trénování modelů ML?
Existují tři základní kroky při budování škálovatelného potrubí,
Zjišťování dat: Než jsou data vložena do systému, musí být objevena a klasifikována na základě charakteristik, jako je hodnota, riziko a struktura. Vzhledem k tomu, že k trénování algoritmu ML je zapotřebí velké množství informací, AI data platformy se používají k získávání informací z heterogenních zdrojů, jako jsou databáze, cloudové systémy a uživatelské vstupy.
Zpracování dat: Automatické přijímání dat se používá k vývoji škálovatelných datových kanálů pomocí webhooků a volání API. Dva základní přístupy ke zpracování dat jsou:
- Dávkový příjem: Při dávkovém příjmu jsou dávky nebo skupiny informací přijímány v reakci na nějakou formu spouštěče, například po určité době nebo po dosažení určité velikosti nebo počtu souboru.
- Příjem streamování: Při příjmu streamování jsou data vtažena do potrubí v reálném čase, jakmile jsou vygenerována, objevena a klasifikována.
Čištění a transformace dat: Protože většina shromážděných dat je nestrukturovaná, je důležité je vyčistit, oddělit a identifikovat. Primárním účelem čištění dat před transformací je odstranit duplikace, falešná data a poškozená data, aby zůstala pouze ta nejužitečnější data.
Předzpracování:
V tomto kroku jsou nestrukturovaná data kategorizována, formátována, klasifikována a uložena pro zpracování.
Zpracování a správa modelu:
V tomto kroku je model trénován, testován a zpracováván pomocí přijatých dat. Model je upřesňován na základě domény a požadavků. Ve správě modelu je kód uložen ve verzi, která napomáhá rychlejšímu vývoji modelu strojového učení.
Nasazení modelu:
V kroku nasazení modelu, umělá inteligence řešení je nasazeno pro použití podniky nebo koncovými uživateli.
Datové kanály – výhody
Data pipeline pomáhá vyvíjet a nasazovat chytřejší, škálovatelnější a přesnější modely ML ve výrazně kratším období. Mezi některé výhody ML data pipeline patří
Optimalizované plánování: Plánování je důležité pro zajištění bezproblémového chodu modelů strojového učení. Jak se ML zvětšuje, zjistíte, že určité prvky v potrubí ML tým používá několikrát. Chcete-li zkrátit dobu výpočtu a eliminovat studené starty, můžete naplánovat nasazení pro často používaná volání algoritmů.
Technologie, rámec a jazyková nezávislost: Pokud používáte tradiční monolitickou softwarovou architekturu, budete muset být konzistentní s kódovacím jazykem a ujistit se, že načtete všechny požadované závislosti současně. Avšak s datovým kanálem ML využívajícím koncové body API jsou různé části kódu napsány v několika různých jazycích a používají jejich specifické rámce.
Hlavní výhodou použití kanálu ML je schopnost škálovat iniciativu tím, že umožňuje opakované použití částí modelu v rámci technologického zásobníku, bez ohledu na rámec nebo jazyk.
Výzvy datového kanálu
Škálování modelů umělé inteligence od testování a vývoje až po nasazení není snadné. V testovacích scénářích mohou být podnikoví uživatelé nebo zákazníci mnohem náročnější a takové chyby mohou být pro podnik nákladné. Některé problémy spojené s přenosem dat jsou:
Technické potíže: S rostoucím objemem dat narůstají i technické potíže. Tyto složitosti mohou také vést k problémům v architektuře a odhalit fyzická omezení.
Úkoly čištění a přípravy: Kromě technických problémů spojených s přenosem dat je zde také výzva k čištění a příprava dat, nezpracovaná data by měly být připraveny v měřítku, a pokud není označení provedeno přesně, může to vést k problémům s řešením AI.
Organizační výzvy: Při zavedení nové technologie vyvstává první velký problém na organizační a kulturní úrovni. Pokud nedojde ke kulturní změně nebo lidé nejsou připraveni před implementací, může to znamenat zkázu AI potrubí projekt.
Bezpečnost dat: Při škálování vašeho projektu ML může představovat velký problém odhad zabezpečení dat a správy. Protože zpočátku byla velká část dat uložena na jednom místě; mohou nastat problémy s tím, že bude odcizen, zneužíván nebo otevírá nové zranitelnosti.
Budování datového kanálu by mělo být v souladu s vašimi obchodními cíli, požadavky na škálovatelný model ML a požadovanou úrovní kvality a konzistence.
Nastavení škálovatelného datového kanálu pro modely strojového učení může být náročné, časově náročné a složité. Díky Shaip je celý proces jednodušší a bez chyb. Díky našim rozsáhlým zkušenostem se sběrem dat vám partnerství s námi pomůže poskytovat rychlejší vysoce výkonné, integrované a end-to-end řešení strojového učení za zlomek ceny.
