Bidhaa ya thamani zaidi kwa biashara siku hizi ni data. Mashirika na watu binafsi wanapoendelea kutoa kiasi kikubwa cha data kwa sekunde, haitoshi kunasa data. Ni lazima uchanganue, ubadilishe, na utoe maarifa yenye maana kutoka kwa data. Hata hivyo, vigumu 37-40% ya makampuni kuchambua data zao, na 43% ya watoa maamuzi katika makampuni ya TEHAMA wanaogopa utitiri wa data ambao unaweza kulemea miundombinu yao ya data.
Kwa hitaji la kufanya maamuzi ya haraka yanayotokana na data na kushinda changamoto za tofauti za vyanzo vya data, inakuwa muhimu sana kwa mashirika kuunda miundombinu ya data inayoweza kuhifadhi, kutoa, kuchanganua na kubadilisha data kwa ufanisi.
Kuna hitaji la dharura la kuwa na mfumo ambao unaweza kuhamisha data kutoka kwa chanzo hadi kwa mfumo wa kuhifadhi na kuchambua na kuichakata kwa wakati halisi. Bomba la data ya AI inatoa hivyo tu.
Bomba la Data ni nini?
Bomba la data ni kundi la vipengee ambavyo huchukua au kumeza data kutoka kwa vyanzo tofauti na kuihamisha hadi eneo la hifadhi lililoamuliwa mapema. Walakini, kabla ya data kuhamishiwa kwenye hazina, hupitia usindikaji wa awali, kuchuja, kusawazisha, na mabadiliko.
Je, mabomba ya data hutumikaje katika kujifunza kwa mashine?
Bomba hilo linaashiria utendakazi otomatiki katika mradi wa ML kwa kuwezesha ubadilishaji wa data kuwa modeli. Aina nyingine ya bomba la data kwa AI inafanya kazi kwa kugawanya mtiririko wa kazi katika sehemu kadhaa huru na zinazoweza kutumika tena ambazo zinaweza kuunganishwa kuwa mfano.
Mabomba ya data ya ML hutatua matatizo matatu ya kiasi, uchapishaji na aina.
Katika bomba la ML, kwa kuwa utiririshaji wa kazi umetolewa katika huduma kadhaa huru, huruhusu msanidi programu kubuni utiririshaji mpya wa kazi kwa kuchagua tu na kuchagua kipengele mahususi kinachohitajika huku akibakiza sehemu zingine kama hivyo.
Matokeo ya mradi, muundo wa mfano, na mafunzo ya mfano hufafanuliwa wakati wa uundaji wa kanuni. Data inakusanywa kutoka kwa vyanzo tofauti, kuweka lebo na kutayarishwa. Data iliyo na lebo hutumika kwa majaribio, ufuatiliaji wa ubashiri na usambazaji katika hatua ya uzalishaji. Mfano huo unatathminiwa kwa kulinganisha data ya mafunzo na uzalishaji.
Aina za Data Zinazotumiwa na Mabomba
Muundo wa kujifunza kwa mashine hutumika kwenye uhai wa mabomba ya data. Kwa mfano, bomba la data hutumiwa ukusanyaji wa takwimu, kusafisha, kuchakata na kuhifadhi data ambayo itatumika kwa mafunzo na kujaribu miundo. Kwa kuwa data inakusanywa kutoka kwa biashara na mwisho wa watumiaji, unaweza kuhitajika kuchanganua data katika miundo mingi ya faili na kuipata kutoka maeneo kadhaa ya hifadhi.
Kwa hivyo, kabla ya kupanga mpangilio wako wa nambari, unapaswa kujua aina ya data utakayochakata. Aina za data zinazotumika kuchakata mabomba ya ML ni:
Data ya Kutiririsha: Ya kuishi data ya pembejeo kutumika kwa ajili ya kuweka lebo, usindikaji na mabadiliko. Inatumika kwa utabiri wa hali ya hewa, utabiri wa kifedha, na uchambuzi wa hisia. Data ya kutiririsha kwa kawaida haihifadhiwi katika a kuweka data au mfumo wa kuhifadhi kwa sababu unachakatwa kwa wakati halisi.
Data Muundo: Ni data iliyopangwa sana iliyohifadhiwa katika maghala ya data. Data hii ya jedwali inaweza kutafutwa kwa urahisi na inaweza kurejeshwa kwa uchanganuzi.
Data isiyo na muundo: Inachukua karibu 80% ya data yote inayotolewa na biashara. Inajumuisha maandishi, sauti na video. Aina hii ya data inakuwa ngumu sana kuhifadhi, kudhibiti, na kuchanganua kwa kuwa haina muundo au umbizo. Teknolojia za hivi punde, kama vile AI na ML, zinatumiwa kubadilisha data ambayo haijaundwa kuwa muundo uliopangwa kwa matumizi bora.
Jinsi ya kuunda bomba la data scalable kutoa mafunzo kwa Modeli za ML?
Kuna hatua tatu za msingi katika kujenga bomba linaloweza kupunguzwa,
Ugunduzi wa Data: Kabla ya data kuingizwa kwenye mfumo, lazima igunduliwe na kuainishwa kulingana na sifa kama vile thamani, hatari na muundo. Kwa kuwa habari mbalimbali zinahitajika ili kufunza algorithm ya ML, Data ya AI majukwaa yanatumiwa kuvuta maelezo kutoka kwa vyanzo tofauti tofauti, kama vile hifadhidata, mifumo ya wingu na maingizo ya watumiaji.
Uingizaji Data: Uingizaji data kiotomatiki hutumiwa kutengeneza njia za data zinazoweza kusambazwa kwa usaidizi wa viboreshaji vya wavuti na simu za API. Mbinu mbili kuu za kumeza data ni:
- Umezaji wa Kundi: Katika umezaji wa bechi, bechi au vikundi vya habari huchukuliwa kulingana na aina fulani ya kichochezi, kama vile baada ya muda fulani au baada ya kufikia saizi au nambari fulani ya faili.
- Uingizaji wa Kutiririsha: Kwa kumeza kwa utiririshaji, data huchorwa kwenye bomba katika muda halisi mara tu inapozalishwa, kugunduliwa na kuainishwa.
Kusafisha na kubadilisha data: Kwa kuwa data nyingi zilizokusanywa hazina muundo, ni muhimu kusafishwa, kutengwa, na kutambuliwa. Madhumuni ya kimsingi ya kusafisha data kabla ya kubadilisha ni kuondoa nakala, data dummy na data mbovu ili tu data muhimu zaidi ibaki.
Usindikaji wa awali:
Katika hatua hii, data ambayo haijaundwa imeainishwa, imeumbizwa, imeainishwa, na kuhifadhiwa kwa ajili ya kuchakatwa.
Usindikaji na Usimamizi wa Mfano:
Katika hatua hii, modeli hufunzwa, kujaribiwa, na kuchakatwa kwa kutumia data iliyoingizwa. Mfano huo umeboreshwa kulingana na kikoa na mahitaji. Katika usimamizi wa kielelezo, msimbo huhifadhiwa katika toleo linalosaidia katika ukuzaji wa haraka wa kielelezo cha kujifunza kwa mashine.
Usambazaji wa Mfano:
Katika hatua ya kupeleka mfano, the bandia akili suluhisho hutumika kwa biashara au watumiaji wa mwisho.
Mabomba ya data - Faida
Uwekaji bomba wa data husaidia kukuza na kusambaza miundo ya ML nadhifu zaidi, inayoweza kusambazwa zaidi na sahihi zaidi katika muda mfupi zaidi. Baadhi ya faida za uwekaji bomba wa data wa ML ni pamoja na
Ratiba Iliyoboreshwa: Kupanga ratiba ni muhimu katika kuhakikisha miundo yako ya kujifunza mashine inaendeshwa bila mshono. Kadiri ML inavyoongezeka, utaona kuwa vipengee fulani kwenye bomba la ML hutumiwa mara kadhaa na timu. Ili kupunguza muda wa kuhesabu na kuondoa kuanza kwa baridi, unaweza kuratibu utumaji kwa simu za algorithm zinazotumiwa mara kwa mara.
Teknolojia, mfumo, na uhuru wa lugha: Ikiwa unatumia usanifu wa jadi wa programu ya monolithic, itabidi ufanane na lugha ya usimbaji na uhakikishe kuwa unapakia tegemezi zote zinazohitajika kwa wakati mmoja. Walakini, pamoja na bomba la data la ML kwa kutumia ncha za API, sehemu tofauti za msimbo huandikwa katika lugha kadhaa tofauti na hutumia mifumo yao mahususi.
Faida kuu ya kutumia bomba la ML ni uwezo wa kuongeza hatua kwa kuruhusu vipande vya muundo kutumika tena mara nyingi kwenye safu ya teknolojia, bila kujali mfumo au lugha.
Changamoto za Bomba la Data
Kuongeza mifano ya AI kutoka kwa majaribio na ukuzaji hadi kupelekwa sio rahisi. Katika hali za majaribio, watumiaji wa biashara au wateja wanaweza kuhitaji zaidi, na makosa kama hayo yanaweza kuwa ghali kwa biashara. Baadhi ya changamoto za uwekaji bomba wa data ni:
Matatizo ya Kiufundi: Kadiri idadi ya data inavyoongezeka, shida za kiufundi pia huongezeka. Matatizo haya yanaweza pia kusababisha matatizo katika usanifu na kufichua mapungufu ya kimwili.
Changamoto za kusafisha na maandalizi: Mbali na changamoto za kiufundi za uwekaji wa mabomba ya data, kuna changamoto ya usafishaji na utayarishaji wa data. The takwimu ghafi inapaswa kutayarishwa kwa kiwango, na ikiwa lebo haijafanywa kwa usahihi, inaweza kusababisha matatizo na ufumbuzi wa AI.
Changamoto za shirika: Wakati teknolojia mpya inapoanzishwa, tatizo kubwa la kwanza hutokea katika ngazi ya shirika na kitamaduni. Isipokuwa kuna mabadiliko ya kitamaduni au watu wametayarishwa kabla ya utekelezaji, inaweza kuashiria adhabu kwa Bomba la AI mradi huo.
Usalama wa data: Wakati wa kuongeza mradi wako wa ML, kukadiria usalama wa data na utawala kunaweza kusababisha tatizo kubwa. Tangu mwanzoni, sehemu kubwa ya data ingehifadhiwa katika sehemu moja; kunaweza kuwa na matatizo nayo kuibiwa, kunyonywa, au kufungua udhaifu mpya.
Kuunda bomba la data kunapaswa kuoanishwa na malengo ya biashara yako, mahitaji makubwa ya muundo wa ML, na kiwango cha ubora na uthabiti unachohitaji.
Kuweka bomba la data scalable kwa mifano ya kujifunza mashine inaweza kuwa changamoto, inayotumia wakati, na ngumu. Shaip hurahisisha mchakato mzima na bila makosa. Kwa uzoefu wetu mpana wa ukusanyaji wa data, kushirikiana nasi kutakusaidia kuwasilisha haraka, kufanya vizuri, kuunganishwa, na suluhisho za kujifunza mashine za mwisho hadi mwisho kwa sehemu ya gharama.
