Den mest värdefulla varan för företag nuförtiden är data. Eftersom organisationer och individer fortsätter att generera enorma mängder data per sekund räcker det inte att fånga in data. Du måste analysera, transformera och extrahera meningsfulla insikter från data. Ändå knappt 37-40% av företag analyserar sina data, och 43% av beslutsfattare i IT-företag fruktar inflödet av data som potentiellt kan överväldiga deras datainfrastruktur.
Med behovet av att fatta snabba datadrivna beslut och övervinna utmaningarna med olikheter mellan datakällor, blir det avgörande för organisationer att utveckla en datainfrastruktur som kan lagra, extrahera, analysera och transformera data effektivt.
Det finns ett akut behov av att ha ett system som kan överföra data från källan till lagringssystemet och analysera och bearbeta det i realtid. AI-datapipeline erbjuder just det.
Vad är en datapipeline?
En datapipeline är en grupp komponenter som tar in eller matar in data från olika källor och överför den till en förutbestämd lagringsplats. Men innan data överförs till förvaret genomgår den förbearbetning, filtrering, standardisering och transformation.
Hur används datapipelines i maskininlärning?
Pipelinen betecknar arbetsflödesautomatisering i ett ML-projekt genom att möjliggöra datatransformation till modellen. En annan form av datapipeline för AI fungerar genom att dela upp arbetsflödena i flera oberoende och återanvändbara delar som kan kombineras till en modell.
ML-datapipelines löser tre problem med volym, versionshantering och variation.
I en ML-pipeline, eftersom arbetsflödet är abstraherat till flera oberoende tjänster, tillåter det utvecklaren att designa ett nytt arbetsflöde genom att helt enkelt välja och välja det specifika element som behövs och samtidigt behålla de andra delarna som sådana.
Projektets resultat, prototypdesign och modellutbildning definieras under kodutvecklingen. Uppgifterna samlas in från olika källor, märks och förbereds. Den märkta datan används för testning, förutsägelseövervakning och driftsättning i produktionsskedet. Modellen utvärderas genom att jämföra utbildnings- och produktionsdata.
De typer av data som används av pipelines
En maskininlärningsmodell körs på livsnerven i datapipelines. Till exempel används en datapipeline för datainsamling, rengöring, bearbetning och lagring av data som kommer att användas för utbildning och testning av modellerna. Eftersom data samlas in från både företags- och konsumentsidan kan du behöva analysera data i flera filformat och hämta dem från flera lagringsplatser.
Så innan du planerar din kodstack bör du veta vilken typ av data du kommer att bearbeta. Datatyperna som används för att bearbeta ML-pipelines är:
Strömmande data: Live indata används för märkning, bearbetning och omvandling. Det används för väderprognoser, ekonomiska förutsägelser och sentimentanalys. Strömmande data lagras vanligtvis inte i en datauppsättning eller lagringssystem eftersom det bearbetas i realtid.
Strukturerad data: Det är mycket organiserad data som lagras i datalager. Denna tabelldata är lätt sökbar och återfinnbar för analys.
Ostrukturerad data: Det står för nästan 80 % av all data som genereras av företag. Den innehåller text, ljud och video. Denna typ av data blir extremt svår att lagra, hantera och analysera eftersom den saknar struktur eller format. De senaste teknologierna, som AI och ML, används för att omvandla ostrukturerad data till en strukturerad layout för bättre användning.
Hur bygger man en skalbar datapipeline för att träna ML-modeller?
Det finns tre grundläggande steg i att bygga en skalbar pipeline,
Upptäckt av data: Innan data matas in i systemet måste den upptäckas och klassificeras baserat på egenskaper som värde, risk och struktur. Eftersom en stor mängd information krävs för att träna ML-algoritmen, AI-data plattformar används för att hämta information från heterogena källor, såsom databaser, molnsystem och användarindata.
Dataintag: Automatisk datainmatning används för att utveckla skalbara datapipelines med hjälp av webhooks och API-anrop. De två grundläggande metoderna för dataintag är:
- Batchintag: Vid batchintag tas partier eller grupper av information som svar på någon form av en trigger, till exempel efter en tid eller efter att ha nått en viss filstorlek eller ett visst antal.
- Streaming-intag: Med streaming-intag dras data in i pipelinen i realtid så snart den genereras, upptäcks och klassificeras.
Datarensning och transformation: Eftersom det mesta av den insamlade informationen är ostrukturerad är det viktigt att få den renad, segregerad och identifierad. Det primära syftet med datarensning före transformation är att ta bort duplicering, dummydata och korrupta data så att endast de mest användbara data finns kvar.
Pre-bearbetning:
I detta steg kategoriseras, formateras, klassificeras och lagras den ostrukturerade datan för bearbetning.
Modellbearbetning och hantering:
I det här steget tränas, testas och bearbetas modellen med hjälp av intagen data. Modellen förfinas utifrån domän och krav. I modellhantering lagras koden i en version som underlättar en snabbare utveckling av maskininlärningsmodellen.
Modellimplementering:
I steget för modelldistribution, artificiell intelligens lösningen distribueras för användning av företag eller slutanvändare.
Datapipelines – Fördelar
Datapipelining hjälper till att utveckla och distribuera smartare, mer skalbara och mer exakta ML-modeller på en betydligt kortare period. Några fördelar med ML-datapipelining inkluderar
Optimerad schemaläggning: Schemaläggning är viktigt för att säkerställa att dina maskininlärningsmodeller fungerar sömlöst. När ML skalas upp kommer du att upptäcka att vissa element i ML-pipelinen används flera gånger av teamet. För att minska beräkningstiden och eliminera kallstarter kan du schemalägga driftsättningen för de ofta använda algoritmanropen.
Teknik, ramverk och språkoberoende: Om du använder en traditionell monolitisk mjukvaruarkitektur måste du vara konsekvent med kodningsspråket och se till att du laddar alla nödvändiga beroenden samtidigt. Men med en ML-datapipeline som använder API-slutpunkter är de olika delarna av koden skrivna på flera olika språk och använder deras specifika ramverk.
Den stora fördelen med att använda en ML-pipeline är möjligheten att skala initiativet genom att tillåta delar av modellen att återanvändas flera gånger över hela teknikstacken, oavsett ramverk eller språk.
Datapipelines utmaningar
Det är inte lätt att skala AI-modeller från testning och utveckling till implementering. I testscenarier kan företagsanvändare eller kunder vara mycket mer krävande, och sådana fel kan bli kostsamma för företaget. Några utmaningar med datapipelining är:
Tekniska problem: I takt med att datamängderna ökar ökar också tekniska svårigheter. Dessa komplexiteter kan också leda till problem i arkitekturen och exponera fysiska begränsningar.
Städnings- och förberedelseutmaningar: Förutom de tekniska utmaningarna med datapipelining, finns utmaningen att rensa och dataförberedelse. De rådata bör förberedas i stor skala, och om märkningen inte görs korrekt kan det leda till problem med AI-lösningen.
Organisatoriska utmaningar: När en ny teknik introduceras uppstår det första stora problemet på organisatorisk och kulturell nivå. Såvida det inte sker en kulturell förändring eller människor är förberedda innan implementeringen, kan det betyda undergång för AI pipeline projektet.
Datasäkerhet: När du skalar ditt ML-projekt kan uppskattning av datasäkerhet och styrning utgöra ett stort problem. Eftersom initialt en stor del av datan skulle lagras på en enda plats; det kan finnas problem med att den blir stulen, utnyttjad eller öppnar upp nya sårbarheter.
Att bygga en datapipeline bör anpassas till dina affärsmål, krav på skalbara ML-modeller och den nivå av kvalitet och konsekvens du behöver.
Konfigurera en skalbar datapipeline för maskininlärningsmodeller kan vara utmanande, tidskrävande och komplexa. Shaip gör hela processen enklare och felfri. Med vår omfattande erfarenhet av datainsamling, kommer partnerskap med oss att hjälpa dig att leverera snabbare, högpresterande, integrerad och end-to-end maskininlärningslösningar till en bråkdel av kostnaden.
