A mercadoria mais preciosa para as empresas hoje em dia são os dados. Como organizações e indivíduos continuam a gerar enormes quantidades de dados por segundo, não é suficiente capturar os dados. Você deve analisar, transformar e extrair insights significativos dos dados. No entanto, mal 37-40% das empresas analisam seus dados e 43% dos tomadores de decisão em empresas de TI temem o fluxo de dados que pode potencialmente sobrecarregar sua infraestrutura de dados.
Com a necessidade de tomar decisões rápidas baseadas em dados e superar os desafios da disparidade de fontes de dados, está se tornando extremamente importante para as organizações desenvolver uma infraestrutura de dados que possa armazenar, extrair, analisar e transformar dados com eficiência.
Há uma necessidade urgente de ter um sistema que possa transferir dados da fonte para o sistema de armazenamento e analisá-los e processá-los em tempo real. Pipeline de dados de IA oferece exatamente isso.
O que é um pipeline de dados?
Um pipeline de dados é um grupo de componentes que recebem ou ingerem dados de fontes diferentes e os transferem para um local de armazenamento predeterminado. No entanto, antes de os dados serem transferidos para o repositório, eles passam por pré-processamento, filtragem, padronização e transformação.
Como os pipelines de dados são usados no aprendizado de máquina?
O pipeline denota a automação do fluxo de trabalho em um projeto de ML, permitindo a transformação de dados no modelo. Outra forma do pipeline de dados para IA funciona dividindo os fluxos de trabalho em várias partes independentes e reutilizáveis que podem ser combinadas em um modelo.
Os pipelines de dados de ML resolvem três problemas de volume, versão e variedade.
Em um pipeline de ML, uma vez que o fluxo de trabalho é abstraído em vários serviços independentes, ele permite que o desenvolvedor crie um novo fluxo de trabalho simplesmente selecionando e escolhendo apenas o elemento específico necessário, mantendo as outras partes como tal.
O resultado do projeto, o design do protótipo e treinamento de modelo são definidos durante o desenvolvimento do código. Os dados são coletados de fontes diferentes, rotulados e preparados. Os dados rotulados são usados para teste, monitoramento de previsão e implantação no estágio de produção. O modelo é avaliado comparando dados de treinamento e produção.
Os tipos de dados usados pelos pipelines
Um modelo de aprendizado de máquina é executado na força vital dos pipelines de dados. Por exemplo, um pipeline de dados é usado para coleta de dados, limpando, processando e armazenando dados que serão usados para treinar e testar os modelos. Como os dados são coletados tanto da empresa quanto do consumidor final, pode ser necessário analisar os dados em vários formatos de arquivo e recuperá-los de vários locais de armazenamento.
Portanto, antes de planejar sua pilha de códigos, você deve saber o tipo de dados que estará processando. Os tipos de dados usados para processar pipelines de ML são:
Dados de transmissão: O ao vivo dados de entrada usado para rotulagem, processamento e transformação. É usado para previsão do tempo, previsões financeiras e análise de sentimentos. Os dados de streaming geralmente não são armazenados em um conjunto de dados ou sistema de armazenamento porque é processado em tempo real.
Dados estruturados: São dados altamente organizados armazenados em data warehouses. Esses dados tabulares são facilmente pesquisáveis e recuperáveis para análise.
Dados não estruturados: É responsável por quase 80% de todos os dados gerados pelas empresas. Inclui texto, áudio e vídeo. Esse tipo de dado torna-se extremamente difícil de armazenar, gerenciar e analisar, pois carece de estrutura ou formato. As tecnologias mais recentes, como AI e ML, estão sendo usadas para transformar dados não estruturados em um layout estruturado para melhor uso.
Como construir um pipeline de dados escalonável para treinar modelos de ML?
Existem três etapas básicas na construção de um pipeline escalável,
Descoberta de dados: antes que os dados sejam inseridos no sistema, eles devem ser descobertos e classificados com base em características como valor, risco e estrutura. Como uma grande variedade de informações é necessária para treinar o algoritmo de ML, dados de IA plataformas estão sendo usadas para obter informações de fontes heterogêneas, como bancos de dados, sistemas de nuvem e entradas do usuário.
Ingestão de dados: A ingestão automática de dados é usada para desenvolver pipelines de dados escalonáveis com a ajuda de webhooks e chamadas de API. As duas abordagens básicas para a ingestão de dados são:
- Ingestão de lote: na ingestão de lote, lotes ou grupos de informações são obtidos em resposta a alguma forma de acionador, como após algum tempo ou após atingir um determinado tamanho ou número de arquivo.
- Ingestão de streaming: com a ingestão de streaming, os dados são inseridos no pipeline em tempo real assim que são gerados, descobertos e classificados.
Limpeza e transformação de dados: Como a maioria dos dados coletados não é estruturada, é importante limpá-los, segregá-los e identificá-los. O objetivo principal da limpeza de dados antes da transformação é remover duplicações, dados fictícios e dados corrompidos para que apenas os dados mais úteis permaneçam.
Pré-processando:
Nesta etapa, os dados não estruturados são categorizados, formatados, classificados e armazenados para processamento.
Processamento e gerenciamento de modelos:
Nesta etapa, o modelo é treinado, testado e processado usando os dados ingeridos. O modelo é refinado com base no domínio e nos requisitos. No gerenciamento de modelos, o código é armazenado em uma versão que auxilia no desenvolvimento mais rápido do modelo de aprendizado de máquina.
Implantação do modelo:
Na etapa de implantação do modelo, o inteligência artificial solução é implantada para uso por empresas ou usuários finais.
Pipelines de dados – Benefícios
O pipeline de dados ajuda a desenvolver e implantar modelos de ML mais inteligentes, escalonáveis e precisos em um período significativamente mais curto. Alguns benefícios do pipeline de dados de ML incluem
Agendamento otimizado: O agendamento é importante para garantir que seus modelos de aprendizado de máquina funcionem perfeitamente. À medida que o ML aumenta, você descobrirá que determinados elementos no pipeline de ML são usados várias vezes pela equipe. Para reduzir o tempo de computação e eliminar inicializações a frio, você pode agendar a implantação para as chamadas de algoritmo usadas com frequência.
Independência de tecnologia, estrutura e linguagem: Se você usar uma arquitetura de software monolítica tradicional, precisará ser consistente com a linguagem de codificação e certificar-se de carregar todas as dependências necessárias simultaneamente. No entanto, com um pipeline de dados de ML usando endpoints de API, as diferentes partes do código são escritas em várias linguagens diferentes e usam suas estruturas específicas.
A principal vantagem de usar um pipeline de ML é a capacidade de dimensionar a iniciativa, permitindo que partes do modelo sejam reutilizadas várias vezes na pilha de tecnologia, independentemente da estrutura ou da linguagem.
Desafios do pipeline de dados
Escalar modelos de IA de teste e desenvolvimento para implantação não é fácil. Em cenários de teste, usuários de negócios ou clientes podem ser muito mais exigentes e tais erros podem custar caro para os negócios. Alguns desafios do pipeline de dados são:
Dificuldades técnicas: À medida que os volumes de dados aumentam, as dificuldades técnicas também aumentam. Essas complexidades também podem levar a problemas na arquitetura e expor limitações físicas.
Desafios de limpeza e preparação: Além dos desafios técnicos do pipeline de dados, há o desafio de limpar e preparação de dados. O dados não tratados deve ser preparado em escala e, se a rotulagem não for feita com precisão, pode levar a problemas com a solução de IA.
Desafios organizacionais: Quando uma nova tecnologia é introduzida, o primeiro grande problema surge no nível organizacional e cultural. A menos que haja uma mudança cultural ou as pessoas estejam preparadas antes da implementação, isso pode significar a ruína para o pipeline de IA projeto.
Segurança de dados: Ao dimensionar seu projeto de ML, estimar a segurança e a governança dos dados pode representar um grande problema. Pois inicialmente, grande parte dos dados estariam armazenados em um único local; pode haver problemas com ele sendo roubado, explorado ou abrindo novas vulnerabilidades.
A construção de um pipeline de dados deve estar alinhada com seus objetivos de negócios, requisitos de modelo de ML escalonável e o nível de qualidade e consistência de que você precisa.
Configurando um pipeline de dados escalonável para modelos de aprendizado de máquina pode ser desafiador, demorado e complexo. Shaip torna todo o processo mais fácil e livre de erros. Com nossa ampla experiência em coleta de dados, nossa parceria ajudará você a entregar mais rápido, Alta performance, integrado e soluções de aprendizado de máquina de ponta a ponta por uma fração do custo.
