如今，企業最寶貴的商品是數據。 隨著組織和個人每秒不斷產生大量數據，僅捕獲數據是不夠的。 您必須分析、轉換數據並從中提取有意義的見解。 然而，勉強 37-40％ 的公司分析他們的數據，並且 43％ 的 IT 公司決策者擔心可能會淹沒其數據基礎架構的數據湧入。
由於需要快速做出數據驅動的決策並克服數據源差異帶來的挑戰，因此開發能夠有效存儲、提取、分析和轉換數據的數據基礎架構對於組織而言變得至關重要。
迫切需要有一個系統，可以將數據從源頭傳輸到存儲系統，並進行實時分析和處理。 人工智能數據管道 僅提供這一點。
什麼是數據管道？
數據管道是一組組件，它們從不同的來源接收或攝取數據並將其傳輸到預定的存儲位置。 但是，在將數據傳輸到存儲庫之前，它會經過預處理、過濾、標準化和轉換。
機器學習中如何使用數據管道？
管道通過將數據轉換為模型來表示 ML 項目中的工作流自動化。 的另一種形式 人工智能的數據管道 通過將工作流拆分為幾個獨立且可重用的部分，這些部分可以組合成一個模型。
ML 數據管道解決了容量、版本控制和多樣性三個問題。
在 ML 管道中，由於工作流被抽象為幾個獨立的服務，它允許開發人員通過簡單地挑选和選擇所需的特定元素而同時保留其他部分來設計新的工作流。
項目成果、原型設計和 模型訓練 在代碼開發期間定義。 數據是從不同的來源收集、標記和準備的。 標記後的數據用於生產階段的測試、預測監控和部署。 通過比較訓練和生產數據來評估模型。
管道使用的數據類型
機器學習模型在數據管道的命脈上運行。 例如，數據管道用於 數據收集、清理、處理和存儲將用於訓練和測試模型的數據。 由於數據是從業務端和消費者端收集的，因此您可能需要分析多種文件格式的數據並從多個存儲位置檢索數據。
因此，在規劃您的代碼堆棧之前，您應該知道您將要處理的數據類型。 用於處理 ML 管道的數據類型是：
流數據： 現場 輸入數據 用於標記、處理和轉換。 它用於天氣預報、財務預測和情緒分析。 流數據通常不存儲在 數據集 或存儲系統，因為它是實時處理的。
結構化數據： 它是存儲在數據倉庫中的高度組織的數據。 該表格數據易於搜索和檢索以進行分析。
非結構化數據： 它幾乎佔企業生成的所有數據的 80%。 它包括文本、音頻和視頻。 由於缺乏結構或格式，這種類型的數據變得極難存儲、管理和分析。 AI 和 ML 等最新技術被用於將非結構化數據轉換為結構化佈局，以便更好地使用。
如何構建可擴展的數據管道來訓練 ML 模型？
構建可擴展管道的三個基本步驟，
數據發現：在將數據輸入系統之前，必鬚根據價值、風險和結構等特徵對其進行發現和分類。 由於訓練 ML 算法需要大量信息， 人工智能數據 平台正被用於從數據庫、雲系統和用戶輸入等異構源中提取信息。
數據攝取： 自動數據攝取用於在 webhook 和 API 調用的幫助下開發可擴展的數據管道。 數據攝取的兩種基本方法是：
- 批量攝取：在批量攝取中，批量或成組的信息被獲取以響應某種形式的觸發器，例如在一段時間後或在達到特定文件大小或數量之後。
- Streaming Ingestion：通過 Streaming Ingestion，數據在生成、發現和分類後立即被實時提取到管道中。
數據清洗和轉換： 由於收集的大部分數據都是非結構化的，因此對其進行清理、隔離和識別非常重要。 轉換前數據清理的主要目的是去除重複數據、偽數據和損壞數據，只留下最有用的數據。
預處理：
在此步驟中，將非結構化數據進行分類、格式化、分類和存儲以供處理。
模型處理與管理：
在此步驟中，使用攝取的數據對模型進行訓練、測試和處理。 該模型根據領域和需求進行細化。 在模型管理中，代碼存儲在有助於更快開發機器學習模型的版本中。
模型部署：
在模型部署步驟中， 人工智能 部署解決方案供企業或最終用戶使用。
數據管道 – 優勢
數據流水線有助於在更短的時間內開發和部署更智能、更具可擴展性和更準確的 ML 模型。 機器學習數據流水線的一些好處包括
優化調度： 調度對於確保您的機器學習模型無縫運行非常重要。 隨著 ML 的擴展，您會發現 ML 管道中的某些元素被團隊多次使用。 為了減少計算時間並消除冷啟動，您可以為常用算法調用安排部署。
技術、框架和語言獨立性： 如果您使用傳統的單體軟件架構，則必須與編碼語言保持一致，並確保同時加載所有必需的依賴項。 然而，對於使用 API 端點的 ML 數據管道，代碼的不同部分是用幾種不同的語言編寫的，並使用它們的特定框架。
使用 ML 管道的主要優勢是能夠通過允許模型的各個部分在技術堆棧中多次重複使用來擴展計劃，而不管框架或語言如何。
數據管道的挑戰
將 AI 模型從測試和開發擴展到部署並不容易。 在測試場景中，業務用戶或客戶的要求可能要高得多，這樣的錯誤對業務來說可能代價高昂。 數據流水線的一些挑戰是：
技術難點： 隨著數據量的增加，技術難度也隨之增加。 這些複雜性還會導致架構問題並暴露物理限制。
清潔和準備挑戰： 除了數據流水線的技術挑戰外，還有清理和 數據準備。 “ 原始數據 應該大規模準備，如果標記不准確，可能會導致 AI 解決方案出現問題。
組織挑戰： 當引入新技術時，第一個主要問題出現在組織和文化層面。 除非發生文化變革或人們在實施前做好準備，否則它可能會給 人工智能流水線 項目。
資料安全性： 在擴展您的 ML 項目時，估計數據安全性和治理可能會帶來重大問題。 由於最初，大部分數據將存儲在一個地方； 它可能會被盜、被利用或打開新的漏洞。
構建數據管道應與您的業務目標、可擴展的 ML 模型要求以及您需要的質量和一致性水平保持一致。
設置可擴展的數據管道 機器學習模型 可能具有挑戰性、耗時且複雜。 Shaip 使整個過程更容易且沒有錯誤。 憑藉我們豐富的數據收集經驗，與我們合作將幫助您更快地交付， 高績效, 集成, 和 端到端機器學習解決方案 成本的一小部分。
