ఈ రోజుల్లో వ్యాపారాలకు అత్యంత విలువైన వస్తువు డేటా. సంస్థలు మరియు వ్యక్తులు సెకనుకు భారీ మొత్తంలో డేటాను ఉత్పత్తి చేయడం కొనసాగిస్తున్నందున, డేటాను సంగ్రహించడానికి ఇది సరిపోదు. మీరు తప్పనిసరిగా విశ్లేషించాలి, మార్చాలి మరియు డేటా నుండి అర్ధవంతమైన అంతర్దృష్టులను సేకరించాలి. ఇంకా, కేవలం 37-40% కంపెనీలు తమ డేటాను విశ్లేషిస్తాయి మరియు IT కంపెనీలలో నిర్ణయాధికారులలో 43% మంది తమ డేటా అవస్థాపనను అధిగమించగల డేటా ప్రవాహానికి భయపడుతున్నారు.
శీఘ్ర డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడం మరియు డేటా మూలాల అసమానత యొక్క సవాళ్లను అధిగమించడం అవసరం, సంస్థలకు డేటాను నిల్వ చేయడం, సేకరించడం, విశ్లేషించడం మరియు సమర్థవంతంగా మార్చగల డేటా మౌలిక సదుపాయాలను అభివృద్ధి చేయడం చాలా ముఖ్యమైనది.
మూలాధారం నుండి స్టోరేజ్ సిస్టమ్కు డేటాను బదిలీ చేయగల మరియు నిజ సమయంలో విశ్లేషించి, ప్రాసెస్ చేయగల వ్యవస్థను కలిగి ఉండటం తక్షణ అవసరం. AI డేటా పైప్లైన్ అంతే అందిస్తుంది.
డేటా పైప్లైన్ అంటే ఏమిటి?
డేటా పైప్లైన్ అనేది వేర్వేరు మూలాధారాల నుండి డేటాను తీసుకోవడం లేదా తీసుకోవడం మరియు ముందుగా నిర్ణయించిన నిల్వ స్థానానికి బదిలీ చేసే భాగాల సమూహం. అయితే, డేటా రిపోజిటరీకి బదిలీ చేయబడే ముందు, అది ప్రీ-ప్రాసెసింగ్, ఫిల్టరింగ్, ప్రామాణీకరణ మరియు రూపాంతరం చెందుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్లో డేటా పైప్లైన్లు ఎలా ఉపయోగించబడతాయి?
పైప్లైన్ ML ప్రాజెక్ట్లో వర్క్ఫ్లో ఆటోమేషన్ను మోడల్లోకి డేటా పరివర్తనను ప్రారంభించడం ద్వారా సూచిస్తుంది. యొక్క మరొక రూపం AI కోసం డేటా పైప్లైన్ వర్క్ఫ్లోలను మోడల్గా కలపగలిగే అనేక స్వతంత్ర మరియు పునర్వినియోగ భాగాలుగా విభజించడం ద్వారా పని చేస్తుంది.
ML డేటా పైప్లైన్లు వాల్యూమ్, వెర్షనింగ్ మరియు వెరైటీ యొక్క మూడు సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి.
ML పైప్లైన్లో, వర్క్ఫ్లో అనేక స్వతంత్ర సేవలుగా సంగ్రహించబడినందున, డెవలపర్లు ఇతర భాగాలను అలాగే ఉంచేటప్పుడు అవసరమైన నిర్దిష్ట మూలకాన్ని మాత్రమే ఎంచుకొని, ఎంచుకోవడం ద్వారా కొత్త వర్క్ఫ్లోను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
ప్రాజెక్ట్ ఫలితం, నమూనా రూపకల్పన మరియు మోడల్ శిక్షణ కోడ్ అభివృద్ధి సమయంలో నిర్వచించబడ్డాయి. డేటా వేర్వేరు మూలాల నుండి సేకరించబడుతుంది, లేబుల్ చేయబడింది మరియు సిద్ధం చేయబడింది. లేబుల్ చేయబడిన డేటా పరీక్ష, అంచనా పర్యవేక్షణ మరియు ఉత్పత్తి దశలో విస్తరణ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. శిక్షణ మరియు ఉత్పత్తి డేటాను పోల్చడం ద్వారా మోడల్ మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది.
పైప్లైన్లు ఉపయోగించే డేటా రకాలు
మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ డేటా పైప్లైన్ల జీవనాడిపై నడుస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక డేటా పైప్లైన్ ఉపయోగించబడుతుంది వివరాల సేకరణ, మోడల్లకు శిక్షణ మరియు పరీక్ష కోసం ఉపయోగించే డేటాను శుభ్రపరచడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు నిల్వ చేయడం. వ్యాపారం మరియు వినియోగదారు ఎండ్ రెండింటి నుండి డేటా సేకరించబడినందున, మీరు బహుళ ఫైల్ ఫార్మాట్లలో డేటాను విశ్లేషించి, అనేక నిల్వ స్థానాల నుండి దాన్ని తిరిగి పొందవలసి ఉంటుంది.
కాబట్టి, మీ కోడ్ స్టాక్ను ప్లాన్ చేయడానికి ముందు, మీరు ప్రాసెస్ చేయబోయే డేటా రకాన్ని మీరు తెలుసుకోవాలి. ML పైప్లైన్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించే డేటా రకాలు:
స్ట్రీమింగ్ డేటా: ప్రత్యక్ష ఇన్పుట్ డేటా లేబులింగ్, ప్రాసెసింగ్ మరియు పరివర్తన కోసం ఉపయోగిస్తారు. ఇది వాతావరణ అంచనా, ఆర్థిక అంచనాలు మరియు సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. స్ట్రీమింగ్ డేటా సాధారణంగా a లో నిల్వ చేయబడదు డేటా సెట్ లేదా నిల్వ వ్యవస్థ ఎందుకంటే ఇది నిజ సమయంలో ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది.
నిర్మాణాత్మక డేటా: ఇది డేటా గిడ్డంగులలో నిల్వ చేయబడిన అత్యంత వ్యవస్థీకృత డేటా. ఈ పట్టిక డేటా సులభంగా శోధించదగినది మరియు విశ్లేషణ కోసం తిరిగి పొందగలిగేది.
నిర్మాణాత్మక డేటా: ఇది వ్యాపారాల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన మొత్తం డేటాలో దాదాపు 80% ఉంటుంది. ఇందులో టెక్స్ట్, ఆడియో మరియు వీడియో ఉన్నాయి. ఈ రకమైన డేటాకు నిర్మాణం లేదా ఆకృతి లేనందున నిల్వ చేయడం, నిర్వహించడం మరియు విశ్లేషించడం చాలా కష్టం. AI మరియు ML వంటి తాజా సాంకేతికతలు మెరుగైన ఉపయోగం కోసం నిర్మాణాత్మకమైన డేటాను నిర్మాణాత్మక లేఅవుట్గా మార్చడానికి ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
ML మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి స్కేలబుల్ డేటా పైప్లైన్ను ఎలా నిర్మించాలి?
స్కేలబుల్ పైప్లైన్ నిర్మించడంలో మూడు ప్రాథమిక దశలు ఉన్నాయి,
డేటా ఆవిష్కరణ: సిస్టమ్లోకి డేటాను అందించడానికి ముందు, అది విలువ, ప్రమాదం మరియు నిర్మాణం వంటి లక్షణాల ఆధారంగా కనుగొనబడి వర్గీకరించబడాలి. ML అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అనేక రకాల సమాచారం అవసరం కాబట్టి, AI డేటా డేటాబేస్లు, క్లౌడ్ సిస్టమ్లు మరియు వినియోగదారు ఇన్పుట్లు వంటి భిన్నమైన మూలాల నుండి సమాచారాన్ని లాగడానికి ప్లాట్ఫారమ్లు ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
డేటా ఇంజెక్షన్: వెబ్హూక్స్ మరియు API కాల్ల సహాయంతో స్కేలబుల్ డేటా పైప్లైన్లను అభివృద్ధి చేయడానికి ఆటోమేటిక్ డేటా ఇంజెషన్ ఉపయోగించబడుతుంది. డేటా తీసుకోవడంలో రెండు ప్రాథమిక విధానాలు:
- బ్యాచ్ తీసుకోవడం: బ్యాచ్ తీసుకోవడంలో, కొంత సమయం తర్వాత లేదా నిర్దిష్ట ఫైల్ పరిమాణం లేదా సంఖ్యను చేరుకున్న తర్వాత వంటి కొన్ని రకాల ట్రిగ్గర్కు ప్రతిస్పందనగా బ్యాచ్లు లేదా సమాచార సమూహాలు తీసుకోబడతాయి.
- స్ట్రీమింగ్ ఇంజెషన్: స్ట్రీమింగ్ ఇంజెషన్తో, డేటా రూపొందించబడిన, కనుగొనబడిన మరియు వర్గీకరించబడిన వెంటనే నిజ సమయంలో పైప్లైన్లోకి డ్రా అవుతుంది.
డేటా క్లీనింగ్ మరియు ట్రాన్స్ఫర్మేషన్: సేకరించిన డేటాలో ఎక్కువ భాగం నిర్మాణాత్మకంగా లేనందున, దానిని శుభ్రం చేయడం, వేరు చేయడం మరియు గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. పరివర్తనకు ముందు డేటా క్లీనింగ్ యొక్క ప్రాథమిక ఉద్దేశ్యం నకిలీ, డమ్మీ డేటా మరియు అవినీతి డేటాను తీసివేయడం, తద్వారా అత్యంత ఉపయోగకరమైన డేటా మాత్రమే మిగిలి ఉంటుంది.
ప్రీ-ప్రాసెసింగ్:
ఈ దశలో, నిర్మాణాత్మక డేటా వర్గీకరించబడింది, ఫార్మాట్ చేయబడింది, వర్గీకరించబడుతుంది మరియు ప్రాసెసింగ్ కోసం నిల్వ చేయబడుతుంది.
మోడల్ ప్రాసెసింగ్ మరియు నిర్వహణ:
ఈ దశలో, తీసుకున్న డేటాను ఉపయోగించి మోడల్ శిక్షణ పొందుతుంది, పరీక్షించబడుతుంది మరియు ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. డొమైన్ మరియు అవసరాల ఆధారంగా మోడల్ శుద్ధి చేయబడింది. మోడల్ మేనేజ్మెంట్లో, మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్ యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధిలో సహాయపడే సంస్కరణలో కోడ్ నిల్వ చేయబడుతుంది.
మోడల్ విస్తరణ:
మోడల్ విస్తరణ దశలో, ది కృత్రిమ మేధస్సు వ్యాపారాలు లేదా తుది వినియోగదారుల ఉపయోగం కోసం పరిష్కారం అమలు చేయబడుతుంది.
డేటా పైప్లైన్లు - ప్రయోజనాలు
డేటా పైప్లైనింగ్ చాలా తక్కువ వ్యవధిలో తెలివిగా, మరింత స్కేలబుల్ మరియు మరింత ఖచ్చితమైన ML మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడంలో మరియు అమలు చేయడంలో సహాయపడుతుంది. ML డేటా పైప్లైనింగ్ యొక్క కొన్ని ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి
ఆప్టిమైజ్ చేసిన షెడ్యూల్: మీ మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్లు సజావుగా నడుస్తాయని నిర్ధారించుకోవడంలో షెడ్యూల్ చేయడం ముఖ్యం. ML స్కేల్లు పెరిగేకొద్దీ, ML పైప్లైన్లోని కొన్ని అంశాలు బృందంచే అనేకసార్లు ఉపయోగించబడుతున్నాయని మీరు కనుగొంటారు. గణన సమయాన్ని తగ్గించడానికి మరియు చల్లని ప్రారంభాలను తొలగించడానికి, మీరు తరచుగా ఉపయోగించే అల్గారిథమ్ కాల్ల కోసం విస్తరణను షెడ్యూల్ చేయవచ్చు.
సాంకేతికత, ఫ్రేమ్వర్క్ మరియు భాషా స్వాతంత్ర్యం: మీరు సాంప్రదాయ మోనోలిథిక్ సాఫ్ట్వేర్ నిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తుంటే, మీరు కోడింగ్ భాషకు అనుగుణంగా ఉండాలి మరియు మీరు అవసరమైన అన్ని డిపెండెన్సీలను ఏకకాలంలో లోడ్ చేశారని నిర్ధారించుకోండి. అయినప్పటికీ, API ఎండ్పాయింట్లను ఉపయోగించే ML డేటా పైప్లైన్తో, కోడ్ యొక్క భిన్నమైన భాగాలు వివిధ భాషలలో వ్రాయబడతాయి మరియు వాటి నిర్దిష్ట ఫ్రేమ్వర్క్లను ఉపయోగిస్తాయి.
ML పైప్లైన్ను ఉపయోగించడం యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, ఫ్రేమ్వర్క్ లేదా భాషతో సంబంధం లేకుండా టెక్ స్టాక్లో మోడల్ ముక్కలను అనేకసార్లు మళ్లీ ఉపయోగించేందుకు అనుమతించడం ద్వారా చొరవను స్కేల్ చేయగల సామర్థ్యం.
డేటా పైప్లైన్ యొక్క సవాళ్లు
టెస్టింగ్ మరియు డెవలప్మెంట్ నుండి డిప్లాయ్మెంట్ వరకు AI మోడల్లను స్కేలింగ్ చేయడం సులభం కాదు. పరీక్షా దృష్టాంతాలలో, వ్యాపార వినియోగదారులు లేదా కస్టమర్లు ఎక్కువ డిమాండ్ కలిగి ఉండవచ్చు మరియు అలాంటి లోపాలు వ్యాపారానికి ఖరీదైనవి కావచ్చు. డేటా పైప్లైన్ యొక్క కొన్ని సవాళ్లు:
సాంకేతిక ఇబ్బందులు: డేటా వాల్యూమ్లు పెరిగేకొద్దీ సాంకేతిక ఇబ్బందులు కూడా పెరుగుతాయి. ఈ సంక్లిష్టతలు వాస్తుశాస్త్రంలో సమస్యలకు దారితీస్తాయి మరియు భౌతిక పరిమితులను బహిర్గతం చేస్తాయి.
క్లీనింగ్ మరియు ప్రిపరేషన్ సవాళ్లు: డేటా పైప్లైనింగ్ యొక్క సాంకేతిక సవాళ్లతో పాటు, ప్రక్షాళన మరియు సవాలు కూడా ఉంది డేటా తయారీ. ది ముడి సమాచారం స్కేల్ వద్ద సిద్ధం చేయాలి మరియు లేబులింగ్ ఖచ్చితంగా చేయకపోతే, అది AI పరిష్కారంతో సమస్యలకు దారి తీస్తుంది.
సంస్థాగత సవాళ్లు: కొత్త సాంకేతికత ప్రవేశపెట్టినప్పుడు, సంస్థాగత మరియు సాంస్కృతిక స్థాయిలో మొదటి ప్రధాన సమస్య తలెత్తుతుంది. సాంస్కృతిక మార్పు లేదా ప్రజలు అమలుకు ముందు సిద్ధం కాకపోతే, అది వినాశనాన్ని కలిగిస్తుంది AI పైప్లైన్ ప్రాజెక్ట్.
డేటా భద్రత: మీ ML ప్రాజెక్ట్ను స్కేల్ చేస్తున్నప్పుడు, డేటా భద్రత మరియు పాలనను అంచనా వేయడం పెద్ద సమస్యగా మారవచ్చు. మొదటి నుండి, డేటాలో ఎక్కువ భాగం ఒకే స్థలంలో నిల్వ చేయబడుతుంది; అది దొంగిలించబడడం, దోపిడీ చేయడం లేదా కొత్త దుర్బలత్వాలను తెరవడం వంటి సమస్యలు ఉండవచ్చు.
డేటా పైప్లైన్ను రూపొందించడం అనేది మీ వ్యాపార లక్ష్యాలు, స్కేలబుల్ ML మోడల్ అవసరాలు మరియు మీకు అవసరమైన నాణ్యత మరియు స్థిరత్వం స్థాయికి అనుగుణంగా ఉండాలి.
స్కేలబుల్ డేటా పైప్లైన్ని సెటప్ చేస్తోంది యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు సవాలు, సమయం తీసుకునే మరియు సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది. Shaip మొత్తం ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది మరియు లోపం లేకుండా చేస్తుంది. మా విస్తృతమైన డేటా సేకరణ అనుభవంతో, మాతో భాగస్వామ్యం మీరు వేగంగా బట్వాడా చేయడంలో సహాయపడుతుంది, అధిక-పనితీరు, ఇంటిగ్రేటెడ్, మరియు ఎండ్-టు-ఎండ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సొల్యూషన్స్ ఖర్చులో కొంత భాగంలో.
