Ngày nay, dữ liệu chính là thứ tài sản quý giá nhất đối với các doanh nghiệp. Khi các tổ chức và cá nhân tiếp tục tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi giây, việc chỉ thu thập dữ liệu là chưa đủ. Bạn phải phân tích, chuyển đổi và trích xuất những thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu. Tuy nhiên, chỉ có khoảng 37-40% các công ty phân tích dữ liệu của họ, và 43% người ra quyết định trong các công ty CNTT lo ngại về lượng dữ liệu khổng lồ có thể làm quá tải 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.
Hiện nay đang rất cần một hệ thống có khả năng truyền dữ liệu từ nguồn đến hệ thống lưu trữ, phân tích và xử lý dữ liệu đó trong thời gian thực. Hệ thống xử lý dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo (AI Data Pipeline) chính là giải pháp 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?
Pipeline thể hiện quá trình tự động hóa công việc trong một dự án học máy bằng cách cho phép chuyển đổi dữ liệu thành mô hình. Một dạng khác của pipeline dữ liệu cho AI hoạt động bằng cách chia nhỏ các quy trình làm việc thành nhiều phần độc lập và có thể tái sử dụng, sau đó kết hợp lại 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 huấn luyện mô hình được xác định trong quá trình phát triển mã. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, được gắn nhãn và chuẩn bị. Dữ liệu đã được gắn nhãn được sử dụng để kiểm thử, giám sát dự đoán và triển khai trong giai đoạn sản xuất. Mô hình được đánh giá bằng cách so sánh dữ liệu huấn luyện và dữ liệu sản xuất.
Các loại dữ liệu được sử dụng bởi đường ống
Mô hình học máy hoạt động dựa trên huyết mạch của các đường dẫn dữ liệu. Ví dụ, đường dẫn dữ liệu được sử dụng để thu thập , làm sạch, xử lý và lưu trữ dữ liệu sẽ được sử dụng để huấn luyện và kiểm thử mô hình. Vì dữ liệu được thu thập từ cả phía doanh nghiệp và người tiêu dùng, bạn có thể cần phải phân tích dữ liệu ở nhiều định dạng tệp khác nhau và truy xuất chúng từ nhiều vị trí lưu trữ khác nhau.
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:
Dữ liệu trực tuyến: Dữ liệu đầu vào trực tiếp được sử dụng để gắn nhãn, xử lý và chuyển đổi. Nó được sử dụng cho dự báo thời tiết, dự đoán tài chính và phân tích tâm lý. Dữ liệu trực tuyến thường không được lưu trữ trong tập dữ liệu hoặc hệ thống lưu trữ vì nó được xử lý trong thời gian thực.
Dữ liệu có cấu trúc: Là dữ liệu được tổ chức rất tốt và lưu trữ trong các kho dữ liệu. Dữ liệu dạng bảng này dễ dàng tìm kiếm và truy xuất để phân tích.
Dữ liệu phi cấu trúc: Loại dữ liệu này chiếm gần 80% tổng lượng dữ liệu do doanh nghiệp tạo ra. Nó bao gồm văn bản, âm thanh và video. Việc lưu trữ, quản lý và phân tích loại dữ liệu này trở nên vô cùng khó khăn vì nó thiếu cấu trúc hoặc định dạng. Các công nghệ mới nhất, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), đang được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dạng dữ liệu có cấu trúc để sử dụng hiệu quả 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 khám phá và phân loại dựa trên các đặc điểm như giá trị, rủi ro và cấu trúc. Vì cần một lượng lớn thông tin để huấn luyện thuật toán học máy, các nền tảng dữ liệu AI đang được sử dụng để thu thập thông tin từ các nguồn không đồng nhất, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, hệ thống đám mây và dữ liệu đầu vào của người dùng.
Thu thập dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu tự động được sử dụng để phát triển các đường dẫn dữ liệu có khả năng mở rộng với sự hỗ trợ của webhook và các lệnh gọi API. Hai phương pháp cơ bản để thu thập 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 thu thập được đều không có cấu trúc, nên việc làm sạch, phân loại và xác định dữ liệu là rất quan trọng. 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 lỗi để chỉ giữ lại những 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, giải pháp trí tuệ nhân tạo được đưa vào 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
Tối ưu hóa lập lịch: Lập lịch rất quan trọng để đảm bảo các mô hình học máy của bạn hoạt động trơn tru. Khi quy mô học máy tăng lên, bạn sẽ thấy rằng một số thành phần trong quy trình học máy được nhóm sử dụng nhiều lần. Để giảm thời gian tính toán và loại bỏ hiện tượng khởi động nguội, bạn có thể lập lịch triển khai cho các lệnh gọi thuật toán được sử dụng thường xuyên.
Tính độc lập về công nghệ, khung phần mềm 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 tải tất cả các thư viện cần thiết cùng một lúc. Tuy nhiên, với một quy trình xử lý dữ liệu học máy sử dụng các điểm cuối API, các phần khác nhau của mã được viết bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau và sử dụng các khung phần mềm riêng biệt 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 thách thức trong việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: Bên cạnh những thách thức kỹ thuật của việc xử lý dữ liệu theo luồng, còn có thách thức trong việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu . Dữ liệu thô cần được chuẩn bị ở quy mô lớn, và nếu việc gắn nhãn không được thực hiện chính xác, nó có thể dẫn đến các vấn đề với giải pháp AI.
Thách thức về tổ chức: Khi một công nghệ mới được giới thiệu, vấn đề lớn đầu tiên phát sinh ở cấp độ tổ chức và văn hóa. Nếu không có sự thay đổi về văn hóa hoặc mọi người được chuẩn bị trước khi triển khai, điều đó có thể dẫn đến thất bại cho dự án đường ống AI.
Bảo mật dữ liệu: Khi mở rộng quy mô dự án học máy, việc ước tính bảo mật và quản trị dữ liệu có thể là một vấn đề lớn. Ban đầu, phần lớn dữ liệu sẽ được lưu trữ ở một nơi duy nhất; do đó, có thể xảy ra các vấn đề về việc dữ liệu bị đánh cắp, bị khai thác hoặc tạo ra các lỗ hổng bảo mật 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.
Việc thiết lập một hệ thống xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng cho các mô hình học máy có thể rất khó khăn, tốn thời gian và phức tạp. Shaip giúp toàn bộ quá trình trở nên dễ dàng hơn và không xảy ra lỗi. Với kinh nghiệm thu thập dữ liệu sâu rộng của chúng tôi, việc hợp tác với chúng tôi sẽ giúp bạn cung cấp các giải pháp học máy tích hợp, toàn diện, hiệu suất cao và nhanh chóng hơn với chi phí thấp hơn đáng kể.
