Y nwydd mwyaf gwerthfawr i fusnesau y dyddiau hyn yw data. Wrth i sefydliadau ac unigolion barhau i gynhyrchu symiau enfawr o ddata yr eiliad, nid yw'n ddigon i gasglu'r data. Rhaid i chi ddadansoddi, trawsnewid, a thynnu mewnwelediadau ystyrlon o'r data. Eto i gyd, prin 37-40% o gwmnïau yn dadansoddi eu data, a 43% mae'r rhai sy'n gwneud penderfyniadau mewn cwmnïau TG yn ofni'r mewnlifiad data a all o bosibl orlethu eu seilwaith data.
Gyda'r angen i wneud penderfyniadau cyflym sy'n cael eu gyrru gan ddata a goresgyn heriau anghysondeb ffynonellau data, mae'n dod yn hollbwysig i sefydliadau ddatblygu seilwaith data a all storio, echdynnu, dadansoddi a thrawsnewid data yn effeithlon.
Mae angen dybryd i gael system sy'n gallu trosglwyddo data o'r ffynhonnell i'r system storio a'i ddadansoddi a'i brosesu mewn amser real. AI Piblinell ddata yn cynnig hynny.
Beth yw Piblinell Ddata?
Mae piblinell ddata yn grŵp o gydrannau sy'n cymryd neu'n amlyncu data o ffynonellau gwahanol ac yn ei drosglwyddo i leoliad storio a bennwyd ymlaen llaw. Fodd bynnag, cyn i'r data gael ei drosglwyddo i'r ystorfa, mae'n cael ei rag-brosesu, ei hidlo, ei safoni a'i drawsnewid.
Sut mae piblinellau data yn cael eu defnyddio mewn dysgu peiriannau?
Mae'r biblinell yn dynodi awtomeiddio llif gwaith mewn prosiect ML trwy alluogi trawsnewid data i'r model. Ffurf arall ar y piblinell ddata ar gyfer AI yn gweithio trwy rannu'r llifoedd gwaith yn sawl rhan annibynnol y gellir eu hailddefnyddio y gellir eu cyfuno'n fodel.
Mae piblinellau data ML yn datrys tair problem o ran cyfaint, fersiwn ac amrywiaeth.
Ar y gweill ML, gan fod y llif gwaith yn cael ei dynnu i mewn i nifer o wasanaethau annibynnol, mae'n caniatáu i'r datblygwr ddylunio llif gwaith newydd trwy ddewis a dewis yr elfen benodol sydd ei hangen yn unig tra'n cadw'r rhannau eraill fel y cyfryw.
Canlyniad y prosiect, dyluniad prototeip, a hyfforddiant model yn cael eu diffinio yn ystod datblygiad y cod. Cesglir y data o ffynonellau gwahanol, eu labelu a'u paratoi. Defnyddir y data wedi'i labelu ar gyfer profi, monitro rhagfynegi, a defnyddio yn y cam cynhyrchu. Gwerthusir y model trwy gymharu data hyfforddi a chynhyrchu.
Y Mathau o Ddata a Ddefnyddir gan Biblinellau
Mae model dysgu peiriant yn rhedeg ar enaid piblinellau data. Er enghraifft, defnyddir piblinell ddata ar gyfer casglu data, glanhau, prosesu, a storio data a ddefnyddir ar gyfer hyfforddi a phrofi'r modelau. Gan fod data'n cael ei gasglu o'r pen busnes a'r defnyddiwr, efallai y bydd gofyn i chi ddadansoddi data mewn fformatau ffeil lluosog a'i adfer o sawl lleoliad storio.
Felly, cyn cynllunio eich pentwr cod, dylech wybod y math o ddata y byddwch yn ei brosesu. Y mathau o ddata a ddefnyddir i brosesu piblinellau ML yw:
Data ffrydio: Y byw data mewnbwn a ddefnyddir ar gyfer labelu, prosesu a thrawsnewid. Fe'i defnyddir ar gyfer rhagolygon y tywydd, rhagfynegiadau ariannol, a dadansoddi teimladau. Fel arfer ni chaiff data ffrydio ei storio mewn a set ddata neu system storio oherwydd ei fod yn cael ei brosesu mewn amser real.
Data strwythuredig: Mae'n ddata trefnus iawn sy'n cael ei storio mewn warysau data. Mae'r data tabl hwn yn hawdd ei chwilio a'i adfer i'w ddadansoddi.
Data anstrwythuredig: Mae'n cyfrif am bron i 80% o'r holl ddata a gynhyrchir gan fusnesau. Mae'n cynnwys testun, sain a fideo. Mae'r math hwn o ddata yn dod yn anodd iawn i'w storio, ei reoli a'i ddadansoddi gan nad oes ganddo strwythur neu fformat. Mae'r technolegau diweddaraf, megis AI ac ML, yn cael eu defnyddio i drawsnewid data distrwythur yn gynllun strwythuredig i'w ddefnyddio'n well.
Sut i adeiladu piblinell ddata graddadwy i hyfforddi Modelau ML?
Mae tri cham sylfaenol wrth adeiladu piblinell scalable,
Darganfod Data: Cyn i'r data gael ei fwydo i'r system, mae'n rhaid ei ddarganfod a'i ddosbarthu yn seiliedig ar nodweddion megis gwerth, risg a strwythur. Gan fod angen amrywiaeth eang o wybodaeth i hyfforddi'r algorithm ML, Data AI mae llwyfannau'n cael eu defnyddio i dynnu gwybodaeth o ffynonellau heterogenaidd, megis cronfeydd data, systemau cwmwl, a mewnbynnau defnyddwyr.
Amlyncu Data: Defnyddir amlyncu data awtomatig i ddatblygu piblinellau data graddadwy gyda chymorth bachau gwe a galwadau API. Y ddau ddull sylfaenol o lyncu data yw:
- Amlyncu swp: Wrth amlyncu swp, cymerir sypiau neu grwpiau o wybodaeth mewn ymateb i ryw fath o sbardun, megis ar ôl peth amser neu ar ôl cyrraedd maint neu rif ffeil penodol.
- Amlyncu Ffrydio: Gyda llyncu ffrydio, mae'r data'n cael ei dynnu i'r biblinell mewn amser real cyn gynted ag y caiff ei gynhyrchu, ei ddarganfod a'i ddosbarthu.
Glanhau a thrawsnewid data: Gan fod y rhan fwyaf o'r data a gesglir yn ddistrwythur, mae'n bwysig ei fod yn cael ei lanhau, ei wahanu a'i nodi. Prif bwrpas glanhau data cyn trawsnewid yw cael gwared ar ddyblygu, data dymi, a data llygredig fel mai dim ond y data mwyaf defnyddiol sydd ar ôl.
Rhag-brosesu:
Yn y cam hwn, mae'r data anstrwythuredig yn cael ei gategoreiddio, ei fformatio, ei ddosbarthu, a'i storio i'w brosesu.
Prosesu a Rheoli Model:
Yn y cam hwn, caiff y model ei hyfforddi, ei brofi a'i brosesu gan ddefnyddio'r data a amlyncwyd. Mae'r model yn cael ei fireinio yn seiliedig ar y parth a'r gofynion. Mewn rheoli model, mae'r cod yn cael ei storio mewn fersiwn sy'n cynorthwyo datblygiad cyflymach y model dysgu peiriant.
Defnydd Model:
Yn y cam defnyddio model, mae'r deallusrwydd artiffisial mae datrysiad yn cael ei ddefnyddio i'w ddefnyddio gan fusnesau neu ddefnyddwyr terfynol.
Piblinellau data – Manteision
Mae piblinellu data yn helpu i ddatblygu a defnyddio modelau ML craffach, mwy graddadwy a chywirach mewn cyfnod llawer byrrach. Mae rhai manteision o biblinellu data ML yn cynnwys
Amserlennu Optimeiddiedig: Mae amserlennu yn bwysig i sicrhau bod eich modelau dysgu peiriant yn rhedeg yn ddi-dor. Wrth i'r ML gynyddu, fe welwch fod rhai elfennau ar y gweill ML yn cael eu defnyddio sawl gwaith gan y tîm. Er mwyn lleihau'r amser cyfrifo a dileu cychwyniadau oer, gallwch drefnu'r defnydd ar gyfer y galwadau algorithm a ddefnyddir yn aml.
Technoleg, fframwaith, ac annibyniaeth iaith: Os ydych chi'n defnyddio pensaernïaeth meddalwedd monolithig draddodiadol, bydd yn rhaid i chi fod yn gyson â'r iaith godio a sicrhau eich bod yn llwytho'r holl ddibyniaethau gofynnol ar yr un pryd. Fodd bynnag, gyda phiblinell ddata ML sy'n defnyddio pwyntiau terfyn API, mae rhannau gwahanol y cod wedi'u hysgrifennu mewn sawl iaith wahanol ac yn defnyddio eu fframweithiau penodol.
Mantais fawr defnyddio piblinell ML yw’r gallu i raddio’r fenter trwy ganiatáu i ddarnau o’r model gael eu hailddefnyddio sawl gwaith ar draws y stac technoleg, waeth beth fo’r fframwaith neu’r iaith.
Heriau'r Piblinell Ddata
Nid yw'n hawdd graddio modelau AI o'u profi a'u datblygu i'w defnyddio. Wrth brofi senarios, gall defnyddwyr busnes neu gwsmeriaid fod yn llawer mwy beichus, a gall gwallau o'r fath fod yn gostus i'r busnes. Dyma rai heriau o ran piblinellu data:
Anawsterau Technegol: Wrth i gyfeintiau'r data gynyddu, mae anawsterau technegol hefyd yn cynyddu. Gall y cymhlethdodau hyn hefyd arwain at broblemau yn y bensaernïaeth a datgelu cyfyngiadau ffisegol.
Heriau glanhau a pharatoi: Ar wahân i heriau technegol piblinellu data, mae her glanhau a paratoi data. Mae data Craidd dylid ei baratoi ar raddfa, ac os na chaiff y labelu ei wneud yn gywir, gall arwain at broblemau gyda'r datrysiad AI.
Heriau sefydliadol: Pan gyflwynir technoleg newydd, mae'r broblem fawr gyntaf yn codi ar lefel sefydliadol a diwylliannol. Oni bai bod newid diwylliannol neu fod pobl yn barod cyn gweithredu, gall sillafu doom ar gyfer y Piblinell AI prosiect.
Diogelwch data: Wrth raddio eich prosiect ML, gall amcangyfrif diogelwch data a llywodraethu fod yn broblem fawr. Ers y dechrau, byddai rhan fawr o'r data yn cael ei storio mewn un lle; gallai fod problemau o ran ei ddwyn, ei ecsbloetio, neu agor gwendidau newydd.
Dylai adeiladu piblinell ddata fod yn gydnaws â'ch amcanion busnes, gofynion model ML graddadwy, a lefel yr ansawdd a'r cysondeb sydd eu hangen arnoch.
Sefydlu piblinell ddata graddadwy ar gyfer modelau dysgu peiriannau gall fod yn heriol, yn cymryd llawer o amser ac yn gymhleth. Mae Shaip yn gwneud y broses gyfan yn haws ac yn rhydd o wallau. Gyda'n profiad casglu data helaeth, bydd partneru â ni yn eich helpu i gyflawni'n gyflymach, uchel ei berfformiad, integredig, a atebion dysgu peiriant o'r dechrau i'r diwedd ar ffracsiwn o'r gost.
