今日の企業にとって最も貴重な商品はデータです。 組織や個人が毎秒大量のデータを生成し続けているため、データを取得するだけでは十分ではありません。 データから有意義な洞察を分析、変換、抽出する必要があります。 それでも、かろうじて 37〜40％ の企業がデータを分析し、 43% の IT 企業の意思決定者は、自社のデータ インフラストラクチャを圧倒する可能性のあるデータの流入を恐れています。
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。
ソースからストレージ システムにデータを転送し、リアルタイムで分析および処理できるシステムが緊急に必要とされています。 AI データ パイプライン まさにそれを提供します。
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?
パイプラインは、モデルへのデータ変換を可能にすることで、ML プロジェクトのワークフローの自動化を示します。 の別の形式 AI のデータ パイプライン ワークフローをいくつかの独立した再利用可能なパーツに分割して、モデルに組み合わせることができます。
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 モデルトレーニング コード開発中に定義されます。 データは、さまざま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、運用段階でのテスト、予測モニタリング、および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 パイプラインの生命線で実行されます。 たとえば、データ パイプラインは次の目的で使用されます。 データ収集、モデルのトレーニングとテストに使用されるデータのクリーニング、処理、および保存。 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取得することが必要になる場合があります。
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: ライブ 入力データ ラベル付け、処理、および変換に使用されます。 天気予報、金融予測、センチメント分析に使用されます。 ストリーミング データは通常、 データセット リアルタイムで処理されるため、またはストレージ システム。
構造化データ： これは、データ ウェアハウスに格納された高度に編成されたデータです。 この表形式のデータは、分析のために簡単に検索および取得できます。
非構造化データ: これは、企業が生成するすべてのデータのほぼ 80% を占めています。 テキスト、オーディオ、ビデオが含まれます。 このタイプのデータには構造や形式がないため、保存、管理、および分析が非常に困難になります。 AI や ML などの最新のテクノロジを使用して、非構造化データを構造化されたレイアウトに変換し、より適切に使用できるようにしています。
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: データがシステムに供給される前に、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。 ML 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になるため、 AIデータ プラットフォームは、データベース、クラウド システム、ユーザー入力などの異種ソースから情報を引き出すために使用されています。
データの取り込み: 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 XNUMX つの基本的なアプローチは次のとおりです。
- 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。
データのクリーニングと変換: 収集されたデータのほとんどは構造化されていないため、クリーンアップ、分離、および特定することが重要です。 変換前のデータ クリーニングの主な目的は、重複、ダミー データ、および破損したデータを削除して、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:
モデルの展開ステップでは、 人工知能 ソリューションは、企業またはエンド ユーザーが使用する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: 機械学習モデルをシームレスに実行するには、スケジューリングが重要です。 ML がスケールアップすると、ML パイプラインの特定の要素がチームによって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 スタートを排除するために、頻繁に使用されるアルゴリズム呼び出しの展開をスケジュールできます。
テクノロジー、フレームワーク、および言語の独立性: 従来のモノリシック ソフトウェア アーキテクチャを使用する場合は、コーディング言語との一貫性を保ち、必要なすべての依存関係を同時に読み込むようにする必要があります。 ただし、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、特定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。
技術的な問題： データ量が増加するにつれて、技術的な問題も増加します。 これらの複雑さは、アーキテクチャに問題を引き起こし、物理的な制限を明らかにする可能性もあります。
洗浄と準備の課題: データ パイプライン処理の技術的な課題とは別に、クレンジングと データの準備として指定することができます。 生データ 大規模に準備する必要があり、ラベリングが正確に行われないと、AI ソリューションで問題が発生する可能性があります。
組織の課題: 新しいテクノロジーが導入されると、組織および文化レベルで最初の大きな問題が発生します。 文化的な変化がない限り、または実装前に人々が準備を整えていない限り、それは世界に破滅をもたらす可能性があります AI パイプライン プロジェクト。
データセキュリティ： ML プロジェクトをスケーリングする場合、データ セキュリティとガバナンスの見積もりが大きな問題になる可能性があります。 最初から、データの大部分は XNUMX つの場所に保存されていました。 盗まれたり、悪用されたり、新しい脆弱性が発生したりするという問題が発生す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。
スケーラブルなデータ パイプラインの設定 機械学習モデル 難しく、時間がかかり、複雑になる可能性があります。 Shaip を使用すると、プロセス全体が簡単になり、エラーがなくなります。 私たちの豊富なデータ収集経験により、私たちと提携することで、より迅速に、 高性能、統合、および エンドツーエンドの機械学習ソリューション わずかな費用で。
