現代の企業にとって最も貴重な資産はデータです。組織や個人が毎秒膨大な量のデータを生成し続ける中、単にデータを収集するだけでは不十分です。データを分析し、変換し、そこから有意義な洞察を引き出す必要があります。しかし、データを分析している企業はわずか37～40%に過ぎず、IT企業の意思決定者の43%は、データインフラを圧倒する可能性のあるデータの流入を懸念しています。
データ駆動型の意思決定を迅速に行い、データ ソースの不一致という課題を克服する必要があるため、データを効率的に保存、抽出、分析、変換できるデータ インフラストラクチャを開発することが組織にとって非常に重要になっています。
データをソースからストレージシステムに転送し、リアルタイムで分析・処理できるシステムが緊急に必要とされている。AIデータパイプラインはまさにそれを実現する。
データ パイプラインとは
データ パイプラインは、さまざまなソースからデータを取得または取り込み、事前に定義されたストレージの場所に転送するコンポーネントのグループです。 ただし、データがリポジトリに転送される前に、前処理、フィルタリング、標準化、および変換が行われます。
機械学習でデータ パイプラインはどのように使用されますか?
パイプラインとは、機械学習プロジェクトにおけるワークフローの自動化を意味し、データ変換をモデル化することを可能にする。AI向けのデータパイプラインの別の形態としては、ワークフローを複数の独立した再利用可能な部分に分割し、それらを組み合わせてモデルを構築する方法がある。
ML データ パイプラインは、ボリューム、バージョニング、多様性の XNUMX つの問題を解決します。
ML パイプラインでは、ワークフローがいくつかの独立したサービスに抽象化されるため、開発者は必要な特定の要素のみを選択するだけで新しいワークフローを設計でき、他の部分はそのまま保持できます。
プロジェクトの成果、プロトタイプの設計、およびモデルのトレーニングは、コード開発の段階で定義されます。データは様々なソースから収集され、ラベル付けされ、準備されます。ラベル付けされたデータは、テスト、予測の監視、および本番環境への展開に使用されます。モデルは、トレーニングデータと本番データを比較することによって評価されます。
パイプラインで使用されるデータの種類
機械学習モデルは、データパイプラインという生命線の上に成り立っています。例えば、データパイプラインは、モデルのトレーニングやテストに使用されるデータの収集、クリーニング、処理、保存に用いられます。データは企業側と消費者側の両方から収集されるため、複数のファイル形式でデータを分析し、複数の保存場所からデータを取得する必要が生じる場合があります。
そのため、コード スタックを計画する前に、処理するデータの種類を知っておく必要があります。 ML パイプラインの処理に使用されるデータ型は次のとおりです。
ストリーミングデータ：ラベル付け、処理、変換に使用されるリアルタイムの入力データ。天気予報、金融予測、感情分析などに使用されます。ストリーミングデータはリアルタイムで処理されるため、通常はデータセットやストレージシステムには保存されません。
構造化データ：データウェアハウスに格納された、高度に整理されたデータです。この表形式のデータは、分析のために容易に検索および取得できます。
非構造化データ：企業が生成するデータの約80%を占めます。テキスト、音声、動画などが含まれます。この種のデータは構造やフォーマットがないため、保存、管理、分析が非常に困難です。AIや機械学習などの最新技術は、非構造化データを構造化されたレイアウトに変換し、より効果的に活用するために利用されています。
ML モデルをトレーニングするためのスケーラブルなデータ パイプラインを構築する方法
スケーラブルなパイプラインを構築するには、次の XNUMX つの基本的な手順があります。
データ発見：データをシステムに取り込む前に、価値、リスク、構造などの特性に基づいてデータを発見し、分類する必要があります。機械学習アルゴリズムのトレーニングには膨大な種類の情報が必要となるため、データベース、クラウドシステム、ユーザー入力など、多様なソースから情報を抽出するAIデータプラットフォームが活用されています。
データ取り込み：自動データ取り込みは、WebhookとAPI呼び出しを利用してスケーラブルなデータパイプラインを開発するために使用されます。データ取り込みの基本的なアプローチは次の2つです。
- バッチ インジェスト: バッチ インジェストでは、しばらくしてから、または特定のファイル サイズまたは数に達した後など、何らかの形のトリガーに応答して、情報のバッチまたはグループが取得されます。
- ストリーミング インジェスト: ストリーミング インジェストでは、データが生成、検出、分類されるとすぐに、リアルタイムでパイプラインに取り込まれます。
データクリーニングと変換：収集されたデータのほとんどは非構造化データであるため、クリーニング、分類、識別を行うことが重要です。変換前のデータクリーニングの主な目的は、重複データ、ダミーデータ、破損データを除去し、最も有用なデータのみを残すことです。
前処理：
このステップでは、非構造化データが分類、フォーマット、分類され、処理のために保存されます。
モデルの処理と管理:
このステップでは、モデルは取り込まれたデータを使用してトレーニング、テスト、および処理されます。 モデルは、ドメインと要件に基づいて改良されます。 モデル管理では、機械学習モデルの迅速な開発を支援するバージョンにコードが保存されます。
モデルの展開:
モデル展開ステップでは、人工知能ソリューションが企業またはエンドユーザーによる利用のために展開されます。
データ パイプライン – 利点
データ パイプラインは、よりスマートでスケーラブルで正確な ML モデルを大幅に短い期間で開発およびデプロイするのに役立ちます。 ML データ パイプライン処理の利点には、次のようなものがあります。
最適化されたスケジューリング：スケジューリングは、機械学習モデルがスムーズに実行されるために重要です。機械学習の規模が拡大するにつれて、機械学習パイプライン内の特定の要素がチームによって複数回使用されることがわかります。計算時間を短縮し、コールドスタートをなくすために、頻繁に使用されるアルゴリズム呼び出しのデプロイをスケジュールすることができます。
テクノロジー、フレームワーク、言語の独立性：従来のモノリシックなソフトウェアアーキテクチャを使用する場合、コーディング言語の一貫性を保ち、必要な依存関係をすべて同時にロードする必要があります。しかし、APIエンドポイントを使用するMLデータパイプラインでは、コードのさまざまな部分が複数の異なる言語で記述され、それぞれの言語固有のフレームワークが使用されます。
ML パイプラインを使用する主な利点は、フレームワークや言語に関係なく、技術スタック全体でモデルの一部を複数回再利用できるようにすることで、イニシアチブをスケーリングできることです。
データ パイプラインの課題
AI モデルのテストと開発から展開へのスケーリングは容易ではありません。 テスト シナリオでは、ビジネス ユーザーまたは顧客の要求ははるかに厳しく、そのようなエラーはビジネスに大きな損害を与える可能性があります。 データ パイプライン処理のいくつかの課題は次のとおりです。
データのクリーニングと準備における課題：データパイプラインの技術的な課題とは別に、データのクリーニングと準備という課題も存在します。生データは大規模に準備する必要があり、ラベル付けが正確に行われないと、AIソリューションに問題が生じる可能性があります。
組織的な課題：新しい技術が導入される際、最初に大きな問題となるのは組織と文化のレベルでの課題です。文化的な変革が行われなかったり、導入前に人々が準備を整えていなかったりすると、AIパイプラインプロジェクトは失敗に終わる可能性があります。
データセキュリティ：機械学習プロジェクトを拡張する際、データセキュリティとガバナンスの見積もりは大きな課題となる可能性があります。初期段階では、データの大部分が単一の場所に保存されるため、データの盗難、悪用、あるいは新たな脆弱性の発生といった問題が生じる可能性があります。
データ パイプラインの構築は、ビジネス目標、スケーラブルな ML モデルの要件、必要な品質と一貫性のレベルに合わせて行う必要があります。
機械学習モデル向けのスケーラブルなデータパイプラインの構築は、困難で時間と手間がかかる複雑な作業です。Shaipは、このプロセス全体をより簡単かつエラーなく実行できるようにします。豊富なデータ収集経験を持つ当社と提携することで、より高速で高性能な統合型エンドツーエンドの機械学習ソリューションを、低コストで実現できます。
