Günümüzde işletmeler için en değerli varlık veridir. Kuruluşlar ve bireyler saniyede devasa miktarlarda veri üretmeye devam ederken, veriyi yakalamak yeterli değildir. Veriyi analiz etmeli, dönüştürmeli ve anlamlı içgörüler elde etmelisiniz. Ancak şirketlerin yalnızca %37-40'ı verilerini analiz ediyor ve BT şirketlerindeki karar vericilerin %43'ü, veri altyapılarını potansiyel olarak alt üst edebilecek veri akışından endişe duyuyor.
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.
Kaynak sistemden depolama sistemine veri aktarabilen, verileri gerçek zamanlı olarak analiz edip işleyebilen bir sisteme acil ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay Zeka Veri Hattı tam da bunu sunmaktadır.
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?
Veri işleme hattı, makine öğrenimi projesinde veri dönüşümünü modele dönüştürerek iş akışı otomasyonunu ifade eder. Yapay zeka için veri işleme hattının bir diğer biçimi ise iş akışlarını, bir modelde birleştirilebilen çeşitli bağımsız ve yeniden kullanılabilir parçalara 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 sonucu, prototip tasarımı ve model eğitimi kod geliştirme aşamasında tanımlanır. Veriler farklı kaynaklardan toplanır, etiketlenir ve hazırlanır. Etiketlenmiş veriler, üretim aşamasında test, tahmin izleme ve dağıtım için kullanılır. Model, eğitim ve üretim verileri karşılaştırılarak değerlendirilir.
İşlem Hatları Tarafından Kullanılan Veri Türleri
Makine öğrenimi modelleri, veri işlem hatlarının can damarı olan veri üzerinde çalışır. Örneğin, bir veri işlem hattı , modellerin eğitilmesi ve test edilmesi için kullanılacak verilerin toplanması , temizlenmesi, işlenmesi ve depolanması için kullanılır. Veriler hem işletme hem de tüketici tarafından toplandığı için, verileri birden fazla dosya biçiminde analiz etmeniz ve 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:
Akış Verileri: Etiketleme, işleme ve dönüştürme için kullanılan canlı giriş verileridir . Hava tahminleri, finansal tahminler ve duygu analizi gibi alanlarda kullanılır. Akış verileri genellikle bir veri kümesinde veya depolama sisteminde saklanmaz çünkü gerçek zamanlı olarak işlenir.
Yapılandırılmış veri: Veri ambarlarında depolanan, yüksek düzeyde organize edilmiş veridir. Bu tablo halindeki veriler, analiz için kolayca aranabilir ve alınabilir.
Yapılandırılmamış veri: İşletmeler tarafından üretilen tüm verilerin neredeyse %80'ini oluşturur. Metin, ses ve video içerir. Bu tür verilerin yapısı veya formatı olmadığı için depolanması, yönetilmesi ve analiz edilmesi son derece zordur. Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi en yeni teknolojiler, yapılandırılmamış verileri daha iyi kullanım için yapılandırılmış bir düzene dönüştürmek için kullanılmaktadır.
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, değer, risk ve yapı gibi özelliklere göre keşfedilmeli ve sınıflandırılmalıdır. Makine öğrenimi algoritmasını eğitmek için çok çeşitli bilgilere ihtiyaç duyulduğundan, veritabanları, bulut sistemleri ve kullanıcı girdileri gibi heterojen kaynaklardan bilgi çekmek için yapay zeka veri platformları kullanılmaktadır.
Veri Alımı: Otomatik veri alımı, web kancaları ve API çağrıları yardımıyla ölçeklenebilir veri işlem 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. Dönüştürmeden önce veri temizlemenin temel amacı, yalnızca en faydalı verilerin kalması için yinelenen verileri, 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:
Modelin devreye alınması aşamasında, yapay zeka çözümü işletmeler veya son kullanıcılar tarafından kullanılmak üzere devreye alınır.
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 Planlama: Planlama, makine öğrenimi modellerinizin sorunsuz çalışmasını sağlamada önemlidir. Makine öğrenimi ölçeklendikçe, makine öğrenimi işlem hattındaki belirli unsurların ekip tarafından birkaç kez kullanıldığını göreceksiniz. Hesaplama süresini azaltmak ve soğuk başlatmaları ortadan kaldırmak için, sık kullanılan algoritma çağrıları için dağıtımı planlayabilirsiniz.
Teknoloji, çerçeve ve dil bağımsızlığı: Geleneksel monolitik bir yazılım mimarisi kullanıyorsanız, kodlama dilinde tutarlı olmanız ve gerekli tüm bağımlılıkları aynı anda yüklediğinizden emin olmanız gerekir. Bununla birlikte, API uç noktalarını kullanan bir makine öğrenimi veri işlem hattında, 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:
Veri temizleme ve hazırlama zorlukları: Veri işleme hattının teknik zorluklarının yanı sıra, veri temizleme ve hazırlama zorluğu da vardır . Ham veriler büyük ölçekte hazırlanmalıdır ve etiketleme doğru yapılmazsa, yapay zeka çözümünde sorunlara yol açabilir.
Organizasyonel zorluklar: Yeni bir teknoloji tanıtıldığında, ilk büyük sorun organizasyonel ve kültürel düzeyde ortaya çıkar. Uygulama öncesinde kültürel bir değişim olmazsa veya insanlar hazırlıklı olmazsa, bu durum yapay zeka geliştirme projesi için felaket anlamına gelebilir.
Veri güvenliği: Makine öğrenimi projenizi ölçeklendirirken, veri güvenliği ve yönetişimini tahmin etmek büyük bir sorun teşkil edebilir. Başlangıçta verilerin büyük bir kısmı tek bir yerde depolanacağından, çalınması, kötüye kullanılması veya yeni güvenlik açıkları oluşturması gibi sorunlar ortaya çıkabilir.
Bir veri ardışık düzeni oluşturmak, iş hedeflerinizle, ölçeklenebilir makine öğrenimi modeli gereksinimlerinizle ve ihtiyaç duyduğunuz kalite ve tutarlılık düzeyiyle uyumlu olmalıdır.
Makine öğrenimi modelleri için ölçeklenebilir bir veri hattı kurmak zorlu, zaman alıcı ve karmaşık olabilir. Shaip, tüm süreci kolaylaştırır ve hatasız hale getirir. Kapsamlı veri toplama deneyimimizle, bizimle ortaklık kurmak, daha hızlı, yüksek performanslı , entegre ve uçtan uca makine öğrenimi çözümlerini çok daha düşük maliyetle sunmanıza yardımcı olacaktır.
