Das wertvollste Gut für Unternehmen sind heutzutage Daten. Da Organisationen und Einzelpersonen weiterhin riesige Datenmengen pro Sekunde generieren, reicht es nicht aus, die Daten zu erfassen. Sie müssen die Daten analysieren, transformieren und aussagekräftige Erkenntnisse extrahieren. Allerdings kaum 37-40% der Unternehmen analysieren ihre Daten, und 43% der Entscheidungsträger in IT-Unternehmen fürchten den Datenstrom, der ihre Dateninfrastruktur potenziell überfordern kann.
Angesichts der Notwendigkeit, schnelle datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die Herausforderungen der unterschiedlichen Datenquellen zu bewältigen, wird es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, eine Dateninfrastruktur zu entwickeln, die Daten effizient speichern, extrahieren, analysieren und transformieren kann.
Es besteht ein dringender Bedarf an einem System, das Daten von der Quelle zum Speichersystem übertragen und in Echtzeit analysieren und verarbeiten kann. KI-Datenpipeline bietet genau das.
Was ist eine Datenpipeline?
Eine Datenpipeline ist eine Gruppe von Komponenten, die Daten aus unterschiedlichen Quellen aufnehmen oder aufnehmen und an einen vorbestimmten Speicherort übertragen. Bevor die Daten jedoch in das Repository übertragen werden, werden sie vorverarbeitet, gefiltert, standardisiert und transformiert.
Wie werden Datenpipelines beim maschinellen Lernen verwendet?
Die Pipeline bezeichnet die Workflow-Automatisierung in einem ML-Projekt, indem sie die Datentransformation in das Modell ermöglicht. Eine andere Form der Datenpipeline für KI funktioniert, indem es die Arbeitsabläufe in mehrere unabhängige und wiederverwendbare Teile aufteilt, die zu einem Modell kombiniert werden können.
ML-Datenpipelines lösen drei Probleme in Bezug auf Volumen, Versionierung und Vielfalt.
Da der Workflow in einer ML-Pipeline in mehrere unabhängige Dienste abstrahiert ist, ermöglicht es dem Entwickler, einen neuen Workflow zu entwerfen, indem er einfach nur das bestimmte benötigte Element auswählt und auswählt, während die anderen Teile als solche beibehalten werden.
Das Projektergebnis, Prototypendesign und Modelltraining werden während der Codeentwicklung definiert. Die Daten werden aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, gekennzeichnet und aufbereitet. Die gekennzeichneten Daten werden zum Testen, Vorhersagen, Überwachen und Bereitstellen in der Produktionsphase verwendet. Das Modell wird durch den Vergleich von Trainings- und Produktionsdaten evaluiert.
Die von Pipelines verwendeten Datentypen
Ein Modell für maschinelles Lernen basiert auf dem Lebenselixier von Datenpipelines. Beispielsweise wird eine Datenpipeline verwendet Datensammlung, Bereinigung, Verarbeitung und Speicherung von Daten, die zum Trainieren und Testen der Modelle verwendet werden. Da Daten sowohl von der Geschäfts- als auch von der Verbraucherseite gesammelt werden, müssen Sie möglicherweise Daten in mehreren Dateiformaten analysieren und sie von mehreren Speicherorten abrufen.
Bevor Sie also Ihren Code-Stack planen, sollten Sie die Art der Daten kennen, die Sie verarbeiten werden. Die zur Verarbeitung von ML-Pipelines verwendeten Datentypen sind:
Streaming-Daten: Das leben Eingabedaten zur Kennzeichnung, Verarbeitung und Transformation verwendet. Es wird für Wettervorhersagen, Finanzprognosen und Stimmungsanalysen verwendet. Streaming-Daten werden normalerweise nicht in einem gespeichert Datensatz oder Speichersystem, da es in Echtzeit verarbeitet wird.
Strukturierte Daten: Es handelt sich um hochorganisierte Daten, die in Data Warehouses gespeichert sind. Diese tabellarischen Daten sind für die Analyse leicht durchsuchbar und abrufbar.
Unstrukturierte Daten: Es macht fast 80 % aller von Unternehmen generierten Daten aus. Es enthält Text, Audio und Video. Diese Art von Daten ist äußerst schwierig zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, da es ihnen an Struktur oder Format mangelt. Die neuesten Technologien wie KI und ML werden verwendet, um unstrukturierte Daten zur besseren Nutzung in ein strukturiertes Layout umzuwandeln.
Wie erstellt man eine skalierbare Datenpipeline zum Trainieren von ML-Modellen?
Es gibt drei grundlegende Schritte beim Aufbau einer skalierbaren Pipeline:
Datenerkennung: Bevor die Daten in das System eingespeist werden, müssen sie anhand von Merkmalen wie Wert, Risiko und Struktur entdeckt und klassifiziert werden. Da zum Trainieren des ML-Algorithmus eine Vielzahl von Informationen erforderlich sind, KI-Daten Plattformen werden verwendet, um Informationen aus heterogenen Quellen wie Datenbanken, Cloud-Systemen und Benutzereingaben abzurufen.
Datenaufnahme: Die automatische Datenaufnahme wird verwendet, um mithilfe von Webhooks und API-Aufrufen skalierbare Datenpipelines zu entwickeln. Die zwei grundlegenden Ansätze zur Datenaufnahme sind:
- Stapelaufnahme: Bei der Stapelaufnahme werden Stapel oder Gruppen von Informationen als Reaktion auf irgendeine Art von Auslöser aufgenommen, z. B. nach einiger Zeit oder nach Erreichen einer bestimmten Dateigröße oder -anzahl.
- Streaming-Aufnahme: Bei der Streaming-Aufnahme werden die Daten in Echtzeit in die Pipeline gezogen, sobald sie generiert, erkannt und klassifiziert werden.
Datenbereinigung und Transformation: Da die meisten gesammelten Daten unstrukturiert sind, ist es wichtig, dass sie bereinigt, getrennt und identifiziert werden. Der Hauptzweck der Datenbereinigung vor der Transformation besteht darin, Duplikate, Dummy-Daten und beschädigte Daten zu entfernen, sodass nur die nützlichsten Daten übrig bleiben.
Vorverarbeitung:
In diesem Schritt werden die unstrukturierten Daten kategorisiert, formatiert, klassifiziert und zur Verarbeitung gespeichert.
Modellverarbeitung und -verwaltung:
In diesem Schritt wird das Modell anhand der aufgenommenen Daten trainiert, getestet und verarbeitet. Das Modell wird basierend auf der Domäne und den Anforderungen verfeinert. Bei der Modellverwaltung wird der Code in einer Version gespeichert, die die schnellere Entwicklung des maschinellen Lernmodells unterstützt.
Modellbereitstellung:
Im Modellbereitstellungsschritt wird die künstliche Intelligenz Die Lösung wird zur Verwendung durch Unternehmen oder Endbenutzer bereitgestellt.
Datenpipelines – Vorteile
Data Pipelining hilft bei der Entwicklung und Bereitstellung intelligenterer, besser skalierbarer und genauerer ML-Modelle in deutlich kürzerer Zeit. Zu den Vorteilen des ML-Daten-Pipelining gehören:
Optimierte Terminplanung: Die Planung ist wichtig, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle für maschinelles Lernen nahtlos ausgeführt werden. Wenn das ML skaliert wird, werden Sie feststellen, dass bestimmte Elemente in der ML-Pipeline mehrmals vom Team verwendet werden. Um die Rechenzeit zu reduzieren und Kaltstarts zu eliminieren, können Sie die Bereitstellung für die häufig verwendeten Algorithmusaufrufe planen.
Technologie-, Framework- und Sprachunabhängigkeit: Wenn Sie eine traditionelle monolithische Softwarearchitektur verwenden, müssen Sie mit der Programmiersprache konsistent sein und sicherstellen, dass Sie alle erforderlichen Abhängigkeiten gleichzeitig laden. Bei einer ML-Datenpipeline, die API-Endpunkte verwendet, sind die unterschiedlichen Teile des Codes jedoch in mehreren verschiedenen Sprachen geschrieben und verwenden ihre spezifischen Frameworks.
Der Hauptvorteil der Verwendung einer ML-Pipeline ist die Möglichkeit, die Initiative zu skalieren, indem Teile des Modells unabhängig vom Framework oder der Sprache mehrfach im gesamten Tech-Stack wiederverwendet werden können.
Herausforderungen der Datenpipeline
Die Skalierung von KI-Modellen vom Testen und Entwickeln bis zum Deployment ist nicht einfach. In Testszenarien können Geschäftsanwender oder Kunden viel anspruchsvoller sein, und solche Fehler können für das Unternehmen kostspielig sein. Einige Herausforderungen des Data Pipelining sind:
Technische Schwierigkeiten: Mit steigendem Datenvolumen nehmen auch technische Schwierigkeiten zu. Diese Komplexitäten können auch zu Problemen in der Architektur führen und physikalische Einschränkungen aufdecken.
Reinigungs- und Vorbereitungsherausforderungen: Abgesehen von den technischen Herausforderungen des Data Pipelining gibt es die Herausforderung der Bereinigung und Datenaufbereitungdem „Vermischten Geschmack“. Seine Rohdaten sollten in großem Maßstab vorbereitet werden, und wenn die Kennzeichnung nicht genau erfolgt, kann dies zu Problemen mit der KI-Lösung führen.
Organisatorische Herausforderungen: Bei der Einführung einer neuen Technologie entsteht das erste große Problem auf organisatorischer und kultureller Ebene. Wenn es keinen kulturellen Wandel gibt oder die Menschen nicht auf die Implementierung vorbereitet sind, kann dies zum Untergang führen KI-Pipeline Projekt.
Datensicherheit: Bei der Skalierung Ihres ML-Projekts kann die Einschätzung der Datensicherheit und Governance ein großes Problem darstellen. Denn zunächst würde ein Großteil der Daten an einem einzigen Ort gespeichert; Es könnte Probleme geben, wenn es gestohlen, ausgenutzt oder neue Schwachstellen geöffnet werden.
Der Aufbau einer Datenpipeline sollte an Ihren Geschäftszielen, skalierbaren ML-Modellanforderungen und dem von Ihnen benötigten Qualitäts- und Konsistenzniveau ausgerichtet sein.
Einrichten einer skalierbaren Datenpipeline für Modelle des maschinellen Lernens kann herausfordernd, zeitaufwändig und komplex sein. Shaip macht den gesamten Prozess einfacher und fehlerfrei. Mit unserer umfassenden Datenerfassungserfahrung hilft Ihnen eine Partnerschaft mit uns dabei, schneller zu liefern, leistungsstark, integriert und End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen zu einem Bruchteil der Kosten.
