Günümüzde işletmeler için en değerli emtia veridir. Kuruluşlar ve bireyler saniyede çok büyük miktarda veri üretmeye devam ettikçe, verileri yakalamak yeterli değildir. Verileri analiz etmeli, dönüştürmeli ve anlamlı içgörüler çıkarmalısınız. Yine de zar zor 37-40% Şirketlerin yüzdesi verilerini analiz ediyor ve %43 BT şirketlerindeki karar vericilerin oranı, veri altyapılarını potansiyel olarak aşabilecek veri akışından korkuyor.
Hızlı veri odaklı kararlar alma ve veri kaynaklarının eşitsizliğinden kaynaklanan zorlukların üstesinden gelme ihtiyacıyla, kuruluşların verileri verimli bir şekilde depolayabilen, çıkarabilen, analiz edebilen ve dönüştürebilen bir veri altyapısı geliştirmesi kritik önem kazanıyor.
Verileri kaynaktan depolama sistemine aktarabilen ve gerçek zamanlı olarak analiz edip işleyebilen bir sisteme acilen ihtiyaç vardır. AI Veri boru hattı sadece bunu sunuyor.
Veri Boru Hattı nedir?
Bir veri boru hattı, farklı kaynaklardan veri alan veya alan ve önceden belirlenmiş bir depolama konumuna aktaran bir grup bileşendir. Ancak veri depoya aktarılmadan önce ön işleme, filtreleme, standartlaştırma ve dönüştürme işlemlerinden geçer.
Makine öğreniminde veri ardışık düzenleri nasıl kullanılır?
Ardışık düzen, verilerin modele dönüştürülmesini sağlayarak bir makine öğrenimi projesinde iş akışı otomasyonunu ifade eder. başka bir biçimi yapay zeka için veri boru hattı iş akışlarını bir modelde birleştirilebilecek birkaç bağımsız ve yeniden kullanılabilir parçaya bölerek çalışır.
Makine öğrenimi veri boru hatları, hacim, sürüm oluşturma ve çeşitlilikten oluşan üç sorunu çözer.
Bir makine öğrenimi ardışık düzeninde, iş akışı birkaç bağımsız hizmete soyutlandığından, geliştiricinin yalnızca ihtiyaç duyulan belirli öğeyi seçip seçerek diğer parçaları olduğu gibi koruyarak yeni bir iş akışı tasarlamasına olanak tanır.
Proje çıktısı, prototip tasarımı ve model eğitimi kod geliştirme sırasında tanımlanır. Veriler farklı kaynaklardan toplanır, etiketlenir ve hazırlanır. Etiketli veriler, üretim aşamasında test, tahmin izleme ve devreye alma için kullanılır. Model, eğitim ve üretim verileri karşılaştırılarak değerlendirilir.
İşlem Hatları Tarafından Kullanılan Veri Türleri
Bir makine öğrenimi modeli, veri boru hatlarının can damarı üzerinde çalışır. Örneğin, bir veri boru hattı aşağıdakiler için kullanılır: bilgi toplama, modelleri eğitmek ve test etmek için kullanılacak verileri temizleme, işleme ve depolama. Veriler hem işletme hem de tüketici tarafından toplandığından, verileri birden çok dosya biçiminde analiz etmeniz ve bunları çeşitli depolama konumlarından almanız gerekebilir.
Bu nedenle, kod yığınınızı planlamadan önce, işleyeceğiniz veri türünü bilmelisiniz. Makine öğrenimi ardışık düzenlerini işlemek için kullanılan veri türleri şunlardır:
Veri Akışı: Canlı giriş verileri etiketleme, işleme ve dönüştürme için kullanılır. Hava tahmini, finansal tahminler ve duyarlılık analizi için kullanılır. Akış verileri genellikle bir dosyada saklanmaz. veri seti veya depolama sistemi, çünkü gerçek zamanlı olarak işlenir.
Yapılandırılmış veriler: Veri ambarlarında depolanan oldukça organize verilerdir. Bu tablo verileri kolayca aranabilir ve analiz için geri alınabilir.
Yapılandırılmamış veriler: İşletmeler tarafından üretilen tüm verilerin neredeyse %80'ini oluşturur. Metin, ses ve video içerir. Yapısı veya biçimi olmadığı için bu tür verilerin saklanması, yönetilmesi ve analiz edilmesi son derece zor hale gelir. AI ve ML gibi en son teknolojiler, yapılandırılmamış verileri daha iyi kullanım için yapılandırılmış bir düzene dönüştürmek için kullanılıyor.
ML Modellerini eğitmek için ölçeklenebilir bir veri ardışık düzeni nasıl oluşturulur?
Ölçeklenebilir bir ardışık düzen oluşturmanın üç temel adımı vardır,
Veri Keşfi: Veriler sisteme beslenmeden önce keşfedilmeli ve değer, risk ve yapı gibi özelliklere göre sınıflandırılmalıdır. Makine öğrenimi algoritmasını eğitmek için çok çeşitli bilgiler gerektiğinden, yapay zeka verileri veritabanları, bulut sistemleri ve kullanıcı girdileri gibi heterojen kaynaklardan bilgi çekmek için platformlar kullanılıyor.
Veri Alımı: Otomatik veri alımı, web kancaları ve API çağrıları yardımıyla ölçeklenebilir veri hatları geliştirmek için kullanılır. Veri alımına yönelik iki temel yaklaşım şunlardır:
- Toplu Alım: Toplu alımda, belirli bir dosya boyutuna veya numarasına ulaşıldıktan sonra veya bir süre sonra olduğu gibi, bir tür tetikleyiciye yanıt olarak bilgi grupları veya grupları alınır.
- Akış Alımı: Akış alımı ile, veriler oluşturulur oluşturulmaz, keşfedilir ve sınıflandırılmaz gerçek zamanlı olarak ardışık düzene çekilir.
Veri temizleme ve dönüştürme: Toplanan verilerin çoğu yapılandırılmamış olduğundan, bunların temizlenmesi, ayrıştırılması ve tanımlanması önemlidir. Dönüşümden önce veri temizlemenin birincil amacı, yalnızca en yararlı verilerin kalması için yinelemeleri, sahte verileri ve bozuk verileri kaldırmaktır.
Ön işleme:
Bu adımda, yapılandırılmamış veriler kategorilere ayrılır, biçimlendirilir, sınıflandırılır ve işlenmek üzere saklanır.
Model İşleme ve Yönetim:
Bu adımda, alınan veriler kullanılarak model eğitilir, test edilir ve işlenir. Model, alan ve gereksinimlere göre rafine edilir. Model yönetiminde kod, makine öğrenimi modelinin daha hızlı geliştirilmesine yardımcı olan bir sürümde depolanır.
Model Dağıtımı:
Model dağıtım adımında, yapay zeka çözüm, işletmeler veya son kullanıcılar tarafından kullanılmak üzere dağıtılır.
Veri ardışık düzenleri – Faydalar
Veri ardışık düzeni, çok daha kısa sürede daha akıllı, daha ölçeklenebilir ve daha doğru makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesine ve devreye alınmasına yardımcı olur. Makine öğrenimi veri ardışık düzeninin bazı avantajları şunları içerir:
Optimize Edilmiş Zamanlama: Zamanlama, makine öğrenimi modellerinizin sorunsuz çalışmasını sağlamak için önemlidir. Makine öğrenimi büyüdükçe, makine öğrenimi işlem hattındaki belirli öğelerin ekip tarafından birkaç kez kullanıldığını göreceksiniz. Hesaplama süresini azaltmak ve soğuk başlatmaları ortadan kaldırmak için, dağıtımı sık kullanılan algoritma çağrıları için planlayabilirsiniz.
Teknoloji, çerçeve ve dil bağımsızlığı: Geleneksel yekpare bir yazılım mimarisi kullanıyorsanız, kodlama diliyle tutarlı olmanız ve gerekli tüm bağımlılıkları aynı anda yüklediğinizden emin olmanız gerekir. Ancak, API uç noktalarını kullanan bir makine öğrenimi veri ardışık düzeninde, kodun farklı bölümleri birkaç farklı dilde yazılır ve bunların özel çerçevelerini kullanır.
Bir makine öğrenimi ardışık düzeni kullanmanın en büyük avantajı, çerçeveden veya dilden bağımsız olarak, model parçalarının teknoloji yığınında birden çok kez yeniden kullanılmasına izin vererek girişimi ölçeklendirme yeteneğidir.
Veri Hattının Zorlukları
AI modellerini test ve geliştirmeden devreye almaya kadar ölçeklendirmek kolay değildir. Test senaryolarında, işletme kullanıcıları veya müşteriler çok daha talepkar olabilir ve bu tür hatalar işletmeye maliyetli olabilir. Veri ardışık düzeninin bazı zorlukları şunlardır:
Teknik zorluklar: Veri hacimleri arttıkça teknik zorluklar da artmaktadır. Bu karmaşıklıklar ayrıca mimaride sorunlara yol açabilir ve fiziksel sınırlamaları ortaya çıkarabilir.
Temizlik ve hazırlık zorlukları: Veri boru hattının teknik zorluklarından ayrı olarak, temizleme ve veri Hazırlama. işlenmemiş veri ölçekte hazırlanmalıdır ve etiketleme doğru şekilde yapılmazsa yapay zeka çözümünde sorunlara yol açabilir.
Organizasyonel zorluklar: Yeni bir teknoloji tanıtıldığında, ilk büyük sorun organizasyonel ve kültürel düzeyde ortaya çıkar. Kültürel bir değişim olmadıkça veya insanlar uygulamadan önce hazırlanmadıkça, bu durum ülke için bir felaket anlamına gelebilir. yapay zeka boru hattı projesi.
Veri güvenliği: Makine öğrenimi projenizi ölçeklendirirken, veri güvenliği ve yönetişimini tahmin etmek büyük bir sorun oluşturabilir. Başlangıçta, verilerin büyük bir kısmı tek bir yerde saklanacağından; çalınması, istismar edilmesi veya yeni güvenlik açıklarının açılmasıyla ilgili sorunlar olabilir.
Bir veri ardışık düzeni oluşturmak, iş hedeflerinizle, ölçeklenebilir makine öğrenimi modeli gereksinimlerinizle ve ihtiyaç duyduğunuz kalite ve tutarlılık düzeyiyle uyumlu olmalıdır.
Şunlar için ölçeklenebilir bir veri ardışık düzeni kurma: makine öğrenimi modelleri zorlu, zaman alıcı ve karmaşık olabilir. Shaip, tüm süreci daha kolay ve hatasız hale getirir. Kapsamlı veri toplama deneyimimizle, bizimle ortaklık kurmanız, daha hızlı teslim etmenize yardımcı olacaktır, yüksek performans, entegre ve uçtan uca makine öğrenimi çözümleri maliyetinin çok altında.
