Hàng hóa quý giá nhất đối với các doanh nghiệp ngày nay là dữ liệu. Khi các tổ chức và cá nhân tiếp tục tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi giây, việc thu thập dữ liệu là không đủ. Bạn phải phân tích, biến đổi và trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu. Tuy nhiên, hầu như không 37 tầm 40% của các công ty phân tích dữ liệu của họ, và 43% những người ra quyết định trong các công ty CNTT lo sợ luồng dữ liệu có khả năng áp đảo cơ sở hạ tầng dữ liệu của họ.
Với nhu cầu đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu và vượt qua những thách thức về sự chênh lệch nguồn dữ liệu, việc phát triển cơ sở hạ tầng dữ liệu có thể lưu trữ, trích xuất, phân tích và chuyển đổi dữ liệu một cách hiệu quả trở nên cực kỳ quan trọng đối với các tổ chức.
Có một nhu cầu cấp thiết là phải có một hệ thống có thể chuyển dữ liệu từ nguồn sang hệ thống lưu trữ và phân tích, xử lý dữ liệu đó theo thời gian thực. Đường dẫn dữ liệu AI chỉ cung cấp điều đó.
Đường ống dữ liệu là gì?
Đường dẫn dữ liệu là một nhóm các thành phần tiếp nhận hoặc nhập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuyển dữ liệu đó đến một vị trí lưu trữ được xác định trước. Tuy nhiên, trước khi dữ liệu được chuyển đến kho lưu trữ, nó sẽ trải qua quá trình tiền xử lý, lọc, chuẩn hóa và chuyển đổi.
Đường ống dẫn dữ liệu được sử dụng như thế nào trong học máy?
Đường ống biểu thị tự động hóa quy trình làm việc trong một dự án ML bằng cách cho phép chuyển đổi dữ liệu thành mô hình. Một hình thức khác của đường dẫn dữ liệu cho AI hoạt động bằng cách chia nhỏ các quy trình công việc thành nhiều phần độc lập và có thể tái sử dụng để có thể kết hợp thành một mô hình.
Đường dẫn dữ liệu ML giải quyết ba vấn đề về khối lượng, phiên bản và sự đa dạng.
Trong quy trình ML, do quy trình công việc được trừu tượng hóa thành một số dịch vụ độc lập, nó cho phép nhà phát triển thiết kế quy trình công việc mới bằng cách chỉ cần chọn và chỉ chọn phần tử cụ thể cần thiết trong khi giữ nguyên các phần khác.
Kết quả dự án, thiết kế nguyên mẫu và đào tạo người mẫu được xác định trong quá trình phát triển mã. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau, được dán nhãn và chuẩn bị. Dữ liệu được gắn nhãn được sử dụng để thử nghiệm, giám sát dự đoán và triển khai trong giai đoạn sản xuất. Mô hình được đánh giá bằng cách so sánh dữ liệu đào tạo và sản xuất.
Các loại dữ liệu được sử dụng bởi đường ống
Một mô hình học máy chạy trên huyết mạch của các đường ống dẫn dữ liệu. Ví dụ, một đường dẫn dữ liệu được sử dụng cho thu thập dữ liệu, làm sạch, xử lý và lưu trữ dữ liệu sẽ được sử dụng để đào tạo và thử nghiệm các mô hình. Vì dữ liệu được thu thập từ cả doanh nghiệp và người tiêu dùng, nên bạn có thể phải phân tích dữ liệu ở nhiều định dạng tệp và truy xuất dữ liệu đó từ một số vị trí lưu trữ.
Vì vậy, trước khi lập kế hoạch ngăn xếp mã của bạn, bạn nên biết loại dữ liệu bạn sẽ xử lý. Các loại dữ liệu được sử dụng để xử lý đường ống ML là:
Truyền dữ liệu: Trực tiếp dữ liệu đầu vào được sử dụng để dán nhãn, xử lý và chuyển đổi. Nó được sử dụng để dự báo thời tiết, dự đoán tài chính và phân tích tình cảm. Truyền dữ liệu thường không được lưu trữ trong một tập dữ liệu hoặc hệ thống lưu trữ vì nó được xử lý trong thời gian thực.
Dữ liệu có cấu trúc: Đó là dữ liệu có tổ chức cao được lưu trữ trong kho dữ liệu. Dữ liệu dạng bảng này có thể dễ dàng tìm kiếm và truy xuất để phân tích.
Dữ liệu phi cấu trúc: Nó chiếm gần 80% tổng số dữ liệu do các doanh nghiệp tạo ra. Nó bao gồm văn bản, âm thanh và video. Loại dữ liệu này trở nên cực kỳ khó lưu trữ, quản lý và phân tích vì nó thiếu cấu trúc hoặc định dạng. Các công nghệ mới nhất, chẳng hạn như AI và ML, đang được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành bố cục có cấu trúc để sử dụng tốt hơn.
Làm cách nào để xây dựng một đường dẫn dữ liệu có thể mở rộng để huấn luyện các Mô hình ML?
Có ba bước cơ bản trong việc xây dựng một quy trình có thể mở rộng,
Khám phá dữ liệu: Trước khi dữ liệu được đưa vào hệ thống, nó phải được phát hiện và phân loại dựa trên các đặc điểm như giá trị, rủi ro và cấu trúc. Vì cần có rất nhiều thông tin để đào tạo thuật toán ML, dữ liệu AI các nền tảng đang được sử dụng để lấy thông tin từ các nguồn không đồng nhất, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, hệ thống đám mây và đầu vào của người dùng.
Nhập dữ liệu: Nhập dữ liệu tự động được sử dụng để phát triển các đường ống dẫn dữ liệu có thể mở rộng với sự trợ giúp của các lệnh gọi API và webhook. Hai cách tiếp cận cơ bản để nhập dữ liệu là:
- Nhập hàng loạt: Trong quá trình nhập hàng loạt, các lô hoặc nhóm thông tin được thực hiện để đáp ứng với một số dạng trình kích hoạt, chẳng hạn như sau một thời gian hoặc sau khi đạt đến kích thước hoặc số lượng tệp cụ thể.
- Nhập trực tuyến: Với tính năng nhập trực tuyến, dữ liệu được đưa vào đường ống theo thời gian thực ngay khi dữ liệu được tạo, khám phá và phân loại.
Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu: Vì hầu hết dữ liệu được thu thập đều không có cấu trúc nên điều quan trọng là phải làm sạch, tách biệt và xác định dữ liệu đó. Mục đích chính của việc làm sạch dữ liệu trước khi chuyển đổi là loại bỏ dữ liệu trùng lặp, dữ liệu giả và dữ liệu bị hỏng để chỉ còn lại dữ liệu hữu ích nhất.
Sơ chế:
Trong bước này, dữ liệu phi cấu trúc được phân loại, định dạng, phân loại và lưu trữ để xử lý.
Xử lý và quản lý mô hình:
Trong bước này, mô hình được đào tạo, thử nghiệm và xử lý bằng cách sử dụng dữ liệu đã nhập. Mô hình được tinh chỉnh dựa trên miền và yêu cầu. Trong quản lý mô hình, mã được lưu trữ trong một phiên bản hỗ trợ phát triển nhanh hơn mô hình máy học.
Triển khai mô hình:
Trong bước triển khai mô hình, các trí tuệ nhân tạo giải pháp được triển khai để sử dụng bởi các doanh nghiệp hoặc người dùng cuối.
Đường ống dữ liệu – Lợi ích
Đường ống dẫn dữ liệu giúp phát triển và triển khai các mô hình ML thông minh hơn, có thể mở rộng hơn và chính xác hơn trong khoảng thời gian ngắn hơn đáng kể. Một số lợi ích của đường dẫn dữ liệu ML bao gồm
Lập kế hoạch tối ưu hóa: Lập lịch rất quan trọng trong việc đảm bảo các mô hình máy học của bạn chạy liền mạch. Khi ML tăng quy mô, bạn sẽ thấy rằng các thành phần nhất định trong quy trình ML được nhóm sử dụng nhiều lần. Để giảm thời gian tính toán và loại bỏ khởi động nguội, bạn có thể lên lịch triển khai cho các lệnh gọi thuật toán được sử dụng thường xuyên.
Độc lập về công nghệ, khuôn khổ và ngôn ngữ: Nếu bạn sử dụng kiến trúc phần mềm nguyên khối truyền thống, bạn sẽ phải nhất quán với ngôn ngữ lập trình và đảm bảo rằng bạn tải đồng thời tất cả các phần phụ thuộc cần thiết. Tuy nhiên, với đường dẫn dữ liệu ML sử dụng điểm cuối API, các phần khác nhau của mã được viết bằng một số ngôn ngữ khác nhau và sử dụng các khung cụ thể của chúng.
Ưu điểm chính của việc sử dụng đường ống ML là khả năng mở rộng quy mô sáng kiến bằng cách cho phép các phần của mô hình được sử dụng lại nhiều lần trong ngăn xếp công nghệ, bất kể khung hoặc ngôn ngữ.
Những thách thức của đường ống dữ liệu
Mở rộng mô hình AI từ thử nghiệm và phát triển sang triển khai là không dễ dàng. Trong các tình huống thử nghiệm, người dùng doanh nghiệp hoặc khách hàng có thể đòi hỏi khắt khe hơn nhiều và những lỗi như vậy có thể gây tốn kém cho doanh nghiệp. Một số thách thức của đường ống dữ liệu là:
Những khó khăn về mặt kỹ thuật: Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, những khó khăn kỹ thuật cũng tăng lên. Những sự phức tạp này cũng có thể dẫn đến các vấn đề trong kiến trúc và bộc lộ những hạn chế về mặt vật lý.
Thử thách dọn dẹp và chuẩn bị: Ngoài những thách thức kỹ thuật của đường ống dữ liệu, còn có thách thức làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. Các dữ liệu thô nên được chuẩn bị ở quy mô lớn và nếu việc ghi nhãn không được thực hiện chính xác, nó có thể dẫn đến các vấn đề với giải pháp AI.
Những thách thức về tổ chức: Khi một công nghệ mới được giới thiệu, vấn đề lớn đầu tiên nảy sinh ở cấp độ tổ chức và văn hóa. Trừ khi có sự thay đổi về văn hóa hoặc mọi người được chuẩn bị trước khi thực hiện, nếu không nó có thể gây ra sự diệt vong cho đường ống AI dự án.
Bảo mật dữ liệu: Khi mở rộng quy mô dự án ML của bạn, việc ước tính quản trị và bảo mật dữ liệu có thể gây ra một vấn đề lớn. Vì ban đầu, một phần chính của dữ liệu sẽ được lưu trữ ở một nơi duy nhất; có thể có vấn đề với việc nó bị đánh cắp, khai thác hoặc mở ra các lỗ hổng mới.
Việc xây dựng một đường dẫn dữ liệu phải phù hợp với các mục tiêu kinh doanh của bạn, các yêu cầu về mô hình ML có thể mở rộng cũng như mức độ chất lượng và tính nhất quán mà bạn cần.
Thiết lập một đường dẫn dữ liệu có thể mở rộng cho mô hình học máy có thể là thách thức, tốn thời gian và phức tạp. Shaip làm cho toàn bộ quá trình dễ dàng hơn và không có lỗi. Với kinh nghiệm thu thập dữ liệu sâu rộng của chúng tôi, việc hợp tác với chúng tôi sẽ giúp bạn cung cấp nhanh hơn, hiệu suất cao, tích hợp và giải pháp học máy đầu cuối với một phần nhỏ chi phí.
