خط أنابيب البيانات للذكاء الاصطناعي

إعداد خط بيانات لنموذج ML موثوق به وقابل للتطوير

أثمن سلعة للشركات هذه الأيام هي البيانات. مع استمرار المؤسسات والأفراد في إنتاج كميات هائلة من البيانات في الثانية ، لا يكفي التقاط البيانات. يجب أن تقوم بتحليل وتحويل واستخراج رؤى ذات مغزى من البيانات. ومع ذلك ، بالكاد 37-40٪ من الشركات تحلل بياناتها ، و 43% من صانعي القرار في شركات تكنولوجيا المعلومات يخشون تدفق البيانات التي يمكن أن تطغى على البنية التحتية للبيانات الخاصة بهم.

مع الحاجة إلى اتخاذ قرارات سريعة تعتمد على البيانات والتغلب على تحديات التباين في مصادر البيانات ، أصبح من المهم للغاية بالنسبة للمؤسسات تطوير بنية تحتية للبيانات يمكنها تخزين البيانات واستخراجها وتحليلها وتحويلها بكفاءة.

هناك حاجة ماسة إلى وجود نظام يمكنه نقل البيانات من المصدر إلى نظام التخزين وتحليلها ومعالجتها في الوقت الفعلي. خط أنابيب بيانات الذكاء الاصطناعي يقدم ذلك فقط.

ما هو خط أنابيب البيانات؟

خط أنابيب البيانات عبارة عن مجموعة من المكونات التي تأخذ البيانات من مصادر مختلفة أو تستوعبها وتنقلها إلى موقع تخزين محدد مسبقًا. ومع ذلك ، قبل نقل البيانات إلى المستودع ، فإنها تخضع للمعالجة المسبقة ، والتصفية ، والتوحيد القياسي ، والتحويل.

كيف يتم استخدام خطوط أنابيب البيانات في التعلم الآلي؟

يشير خط الأنابيب إلى أتمتة سير العمل في مشروع ML من خلال تمكين تحويل البيانات إلى النموذج. شكل آخر من أشكال خط أنابيب البيانات لمنظمة العفو الدولية يعمل عن طريق تقسيم سير العمل إلى عدة أجزاء مستقلة وقابلة لإعادة الاستخدام يمكن دمجها في نموذج.

تعمل خطوط بيانات ML على حل ثلاث مشكلات تتعلق بالحجم والإصدار والتنوع.

في خط أنابيب ML ، نظرًا لأن سير العمل يتم تجريده في العديد من الخدمات المستقلة ، فإنه يسمح للمطور بتصميم سير عمل جديد عن طريق انتقاء واختيار العنصر المعين المطلوب فقط مع الاحتفاظ بالأجزاء الأخرى على هذا النحو.

نتيجة المشروع وتصميم النموذج الأولي و تدريب نموذجي يتم تعريفها أثناء تطوير الكود. يتم جمع البيانات من مصادر متباينة ، وتم تصنيفها وإعدادها. يتم استخدام البيانات المصنفة للاختبار ومراقبة التنبؤ والنشر في مرحلة الإنتاج. يتم تقييم النموذج من خلال مقارنة بيانات التدريب والإنتاج.

أنواع البيانات التي تستخدمها خطوط الأنابيب

يعمل نموذج التعلم الآلي على شريان الحياة لخطوط أنابيب البيانات. على سبيل المثال ، يتم استخدام خط أنابيب البيانات ل جمع البياناتوتنظيف ومعالجة وتخزين البيانات التي سيتم استخدامها للتدريب واختبار النماذج. نظرًا لأنه يتم جمع البيانات من كل من الشركة والمستهلك ، فقد يُطلب منك تحليل البيانات بتنسيقات ملفات متعددة واستردادها من عدة مواقع تخزين.

لذلك ، قبل التخطيط لمجموعة التعليمات البرمجية الخاصة بك ، يجب أن تعرف نوع البيانات التي ستعالجها. أنواع البيانات المستخدمة لمعالجة خطوط أنابيب ML هي:

أنواع خطوط أنابيب بيانات الذكاء الاصطناعي

تدفق البيانات:  الحياة ادخال البيانات تستخدم في وضع العلامات والمعالجة والتحويل. يتم استخدامه للتنبؤ بالطقس والتنبؤات المالية وتحليل المشاعر. لا يتم تخزين البيانات المتدفقة عادةً في ملف مجموعة البيانات أو نظام التخزين لأنه تتم معالجته في الوقت الفعلي.

البيانات المنظمة: إنها بيانات منظمة للغاية مخزنة في مستودعات البيانات. هذه البيانات المجدولة قابلة للبحث والاسترجاع بسهولة للتحليل.

بيانات غير منظمة: يمثل ما يقرب من 80 ٪ من جميع البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الشركات. يتضمن النص والصوت والفيديو. يصبح تخزين هذا النوع من البيانات وإدارته وتحليله أمرًا بالغ الصعوبة نظرًا لأنه يفتقر إلى البنية أو التنسيق. يتم استخدام أحدث التقنيات ، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، لتحويل البيانات غير المهيكلة إلى تخطيط منظم لاستخدام أفضل.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

كيف نبني خط أنابيب بيانات قابل للتطوير لتدريب نماذج تعلم الآلة؟

هناك ثلاث خطوات أساسية لبناء خط أنابيب قابل للتطوير ،

بناء خط أنابيب بيانات AI قابل للتطوير

اكتشاف البيانات: قبل إدخال البيانات في النظام ، يجب اكتشافها وتصنيفها بناءً على خصائص مثل القيمة والمخاطر والهيكل. نظرًا لأن مجموعة متنوعة من المعلومات مطلوبة لتدريب خوارزمية ML ، بيانات الذكاء الاصطناعي يتم استخدام الأنظمة الأساسية لسحب المعلومات من مصادر غير متجانسة ، مثل قواعد البيانات والأنظمة السحابية ومدخلات المستخدم.

استيعاب البيانات: يتم استخدام العرض التلقائي للبيانات لتطوير خطوط بيانات قابلة للتطوير بمساعدة خطاطيف الويب واستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات. الطريقتان الأساسيتان لاستيعاب البيانات هما:

  • استيعاب الدُفعات: في عرض الدُفعات ، يتم أخذ دفعات أو مجموعات من المعلومات استجابةً لشكل من أشكال المشغل ، مثل بعد مرور بعض الوقت أو بعد الوصول إلى حجم أو رقم ملف معين.
  • البث المتدفق: من خلال البث المتدفق ، يتم سحب البيانات في خط الأنابيب في الوقت الفعلي بمجرد إنشائها واكتشافها وتصنيفها.

تنظيف البيانات وتحويلها: نظرًا لأن معظم البيانات التي تم جمعها غير منظمة ، فمن المهم تنظيفها وفصلها وتحديدها. الغرض الأساسي من تنظيف البيانات قبل التحويل هو إزالة الازدواجية والبيانات الوهمية والبيانات الفاسدة بحيث تبقى البيانات الأكثر فائدة فقط.

المعالجة المسبقة:

في هذه الخطوة ، يتم تصنيف البيانات غير المهيكلة وتنسيقها وتصنيفها وتخزينها للمعالجة.

معالجة النموذج وإدارته:

في هذه الخطوة ، يتم تدريب النموذج واختباره ومعالجته باستخدام البيانات التي تم استيعابها. تم تنقيح النموذج بناءً على المجال والمتطلبات. في إدارة النموذج ، يتم تخزين الكود في إصدار يساعد في التطوير الأسرع لنموذج التعلم الآلي.

نشر النموذج:

في خطوة نشر النموذج ، يكون ملف الذكاء الاصطناعي يتم نشر الحل للاستخدام من قبل الشركات أو المستخدمين النهائيين.

خطوط أنابيب البيانات - الفوائد

يساعد تسلسل البيانات على تطوير ونشر نماذج تعلم أكثر ذكاءً وقابلية للتطوير وأكثر دقة في فترة أقصر بكثير. تتضمن بعض فوائد خطوط أنابيب بيانات ML

جدولة محسّنة: تعد الجدولة مهمة لضمان تشغيل نماذج التعلم الآلي الخاصة بك بسلاسة. مع زيادة حجم ML ، ستجد أن بعض العناصر في خط أنابيب ML يتم استخدامها عدة مرات من قبل الفريق. لتقليل وقت الحوسبة والتخلص من عمليات البدء الباردة ، يمكنك جدولة النشر لمكالمات الخوارزمية المستخدمة بشكل متكرر.

التكنولوجيا والإطار واستقلال اللغة: إذا كنت تستخدم بنية برامج متجانسة تقليدية ، فسيتعين عليك أن تكون متسقًا مع لغة الترميز وتأكد من تحميل جميع التبعيات المطلوبة في وقت واحد. ومع ذلك ، مع خط أنابيب بيانات ML باستخدام نقاط نهاية API ، تتم كتابة الأجزاء المتباينة من الكود بعدة لغات مختلفة وتستخدم أطر عمل خاصة بها.

الميزة الرئيسية لاستخدام خط أنابيب ML هي القدرة على توسيع نطاق المبادرة من خلال السماح بإعادة استخدام أجزاء من النموذج عدة مرات عبر مجموعة التكنولوجيا ، بغض النظر عن إطار العمل أو اللغة.

تحديات خط أنابيب البيانات

إن تحجيم نماذج الذكاء الاصطناعي من الاختبار والتطوير إلى النشر ليس بالأمر السهل. عند اختبار السيناريوهات ، قد يكون مستخدمو الأعمال أو العملاء أكثر تطلبًا ، وقد تكون هذه الأخطاء مكلفة للأعمال. بعض تحديات تسلسل البيانات هي:

تحديات خط أنابيب البيانات بالذكاء الاصطناعي صعوبات فنية: مع زيادة حجم البيانات ، تزداد الصعوبات الفنية أيضًا. يمكن أن تؤدي هذه التعقيدات أيضًا إلى مشاكل في الهندسة المعمارية وتكشف القيود المادية.

تحديات التنظيف والتحضير: بصرف النظر عن التحديات التقنية لتدفق البيانات ، هناك تحدي التطهير و إعداد البيانات. مسودة بيانات يجب أن يتم تحضيرها على نطاق واسع ، وإذا لم يتم وضع العلامات بدقة ، فقد يؤدي ذلك إلى مشاكل في حل الذكاء الاصطناعي.

التحديات التنظيمية: عندما يتم إدخال تقنية جديدة ، تظهر المشكلة الرئيسية الأولى على المستوى التنظيمي والثقافي. ما لم يكن هناك تغيير ثقافي أو كان الناس مستعدين قبل التنفيذ ، فقد يؤدي ذلك إلى هلاك خط أنابيب الذكاء الاصطناعي مشروع.

أمن البيانات: عند توسيع نطاق مشروع ML الخاص بك ، يمكن أن يمثل تقدير أمان البيانات والحوكمة مشكلة كبيرة. منذ البداية ، سيتم تخزين جزء كبير من البيانات في مكان واحد ؛ قد تكون هناك مشكلات تتعلق بسرقتها أو استغلالها أو فتح ثغرات جديدة.

يجب أن يتماشى بناء خط بيانات مع أهداف عملك ومتطلبات نموذج ML القابل للتطوير ومستوى الجودة والاتساق الذي تحتاجه.

إعداد مسار بيانات قابل للتطوير لـ نماذج التعلم الآلي يمكن أن تكون صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً ومعقدة. يجعل Shaip العملية برمتها أسهل وخالية من الأخطاء. من خلال خبرتنا الواسعة في جمع البيانات ، ستساعدك الشراكة معنا على التسليم بشكل أسرع ، عالية الأداءومتكاملة و حلول التعلم الآلي الشاملة بجزء بسيط من التكلفة.

شارك الاجتماعية