நம்பகமான மற்றும் அளவிடக்கூடிய ML மாடலுக்கான டேட்டா பைப்லைனை அமைத்தல்

ML மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு அளவிடக்கூடிய தரவுக் குழாயை எவ்வாறு உருவாக்குவது?

அளவிடக்கூடிய குழாய் அமைப்பதில் மூன்று அடிப்படை படிகள் உள்ளன.

தரவு கண்டறிதல் : தரவு அமைப்புக்குள் செலுத்தப்படுவதற்கு முன்பு, அதன் மதிப்பு, இடர் மற்றும் கட்டமைப்பு போன்ற பண்புகளின் அடிப்படையில் அது கண்டறியப்பட்டு வகைப்படுத்தப்பட வேண்டும். இயந்திர கற்றல் நெறிமுறைக்குப் பயிற்சி அளிக்கப் பலதரப்பட்ட தகவல்கள் தேவைப்படுவதால், தரவுத்தளங்கள், கிளவுட் அமைப்புகள் மற்றும் பயனர் உள்ளீடுகள் போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தகவல்களைப் பெறுவதற்குச் செயற்கை நுண்ணறிவுத் தரவுத் தளங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

தரவு உள்ளீர்ப்பு: வெப்ஹூக்குகள் மற்றும் ஏபிஐ அழைப்புகளின் உதவியுடன் விரிவாக்கக்கூடிய தரவுப் பைப்லைன்களை உருவாக்க, தானியங்கு தரவு உள்ளீர்ப்பு பயன்படுத்தப்படுகிறது. தரவு உள்ளீர்ப்பிற்கான இரண்டு அடிப்படை அணுகுமுறைகள்:

• தொகுதி உட்செலுத்துதல்: தொகுதி உட்செலுத்தலில், சில நேரம் அல்லது குறிப்பிட்ட கோப்பு அளவு அல்லது எண்ணை அடைந்த பிறகு, சில வகையான தூண்டுதலுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் தொகுப்புகள் அல்லது தகவல்களின் குழுக்கள் எடுக்கப்படுகின்றன.

• ஸ்ட்ரீமிங் உட்செலுத்துதல்: ஸ்ட்ரீமிங் உட்செலுத்துதல் மூலம், தரவு உருவாக்கப்பட்டு, கண்டறியப்பட்டு, வகைப்படுத்தப்பட்டவுடன் நிகழ்நேரத்தில் பைப்லைனுக்குள் இழுக்கப்படும்.

தரவு சுத்திகரிப்பு மற்றும் உருமாற்றம்: சேகரிக்கப்படும் பெரும்பாலான தரவுகள் கட்டமைப்பற்றவையாக இருப்பதால், அவற்றைச் சுத்திகரித்து, பிரித்து, அடையாளம் காண்பது அவசியமாகும். உருமாற்றத்திற்கு முன் தரவு சுத்திகரிப்பின் முதன்மை நோக்கம், நகல்கள், போலித் தரவுகள் மற்றும் சிதைந்த தரவுகளை அகற்றி, மிகவும் பயனுள்ள தரவுகளை மட்டும் தக்கவைப்பதாகும்.

முன் செயலாக்கம்:

இந்த கட்டத்தில், கட்டமைக்கப்படாத தரவு வகைப்படுத்தப்பட்டு, வடிவமைக்கப்பட்ட, வகைப்படுத்தப்பட்டு, செயலாக்கத்திற்காக சேமிக்கப்படுகிறது.

மாதிரி செயலாக்கம் மற்றும் மேலாண்மை:

இந்த கட்டத்தில், மாதிரியானது, உட்கொண்ட தரவைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது, சோதிக்கப்படுகிறது மற்றும் செயலாக்கப்படுகிறது. டொமைன் மற்றும் தேவைகளின் அடிப்படையில் மாதிரி சுத்திகரிக்கப்படுகிறது. மாதிரி நிர்வாகத்தில், குறியீடு ஒரு பதிப்பில் சேமிக்கப்படுகிறது, இது இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் விரைவான வளர்ச்சிக்கு உதவுகிறது.

மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்:

மாதிரிச் செயலாக்கப் படிநிலையில், செயற்கை நுண்ணறிவுத் தீர்வானது வணிகங்கள் அல்லது இறுதிப் பயனர்களின் பயன்பாட்டிற்காகச் செயல்படுத்தப்படுகிறது.

தரவு குழாய்கள் - நன்மைகள்

டேட்டா பைப்லைனிங் கணிசமான அளவு குறுகிய காலத்தில் சிறந்த, அதிக அளவிடக்கூடிய மற்றும் மிகவும் துல்லியமான ML மாடல்களை உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த உதவுகிறது. ML தரவு பைப்லைனிங்கின் சில நன்மைகள் அடங்கும்

உகந்த திட்டமிடல்: உங்கள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் தடையின்றி இயங்குவதை உறுதி செய்வதில் திட்டமிடல் முக்கியமானது. இயந்திரக் கற்றல் விரிவடையும்போது, ​​அதன் செயல்முறைக் குழாயில் உள்ள சில கூறுகள் குழுவினரால் பலமுறை பயன்படுத்தப்படுவதை நீங்கள் காண்பீர்கள். கணக்கிடும் நேரத்தைக் குறைக்கவும், திடீர் தொடக்கங்களைத் தவிர்க்கவும், அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் வழிமுறை அழைப்புகளுக்கான வரிசைப்படுத்தலை நீங்கள் திட்டமிடலாம்.

தொழில்நுட்பம், கட்டமைப்பு மற்றும் மொழிச் சார்பின்மை: நீங்கள் ஒரு பாரம்பரியமான ஒற்றை மென்பொருள் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தினால், குறியீட்டு மொழியில் நிலைத்தன்மையைக் கடைப்பிடிப்பதோடு, தேவைப்படும் அனைத்து சார்புகளையும் ஒரே நேரத்தில் ஏற்றுவதை உறுதிசெய்ய வேண்டும். இருப்பினும், API எண்ட்பாயிண்ட்களைப் பயன்படுத்தும் ஒரு ML தரவுப் பைப்லைனில், குறியீட்டின் வெவ்வேறு பகுதிகள் பல வேறுபட்ட மொழிகளில் எழுதப்பட்டு, அவற்றின் குறிப்பிட்ட கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.

ML பைப்லைனைப் பயன்படுத்துவதன் முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், கட்டமைப்பை அல்லது மொழியைப் பொருட்படுத்தாமல், தொழில்நுட்ப அடுக்கு முழுவதும் மாதிரியின் துண்டுகளை பல முறை மீண்டும் பயன்படுத்த அனுமதிப்பதன் மூலம் முன்முயற்சியை அளவிடும் திறன் ஆகும்.

டேட்டா பைப்லைனின் சவால்கள்

சோதனை மற்றும் மேம்பாடு முதல் வரிசைப்படுத்துதல் வரை AI மாதிரிகளை அளவிடுவது எளிதானது அல்ல. சோதனைக் காட்சிகளில், வணிகப் பயனர்கள் அல்லது வாடிக்கையாளர்கள் அதிக தேவையுடையவர்களாக இருக்கலாம், மேலும் இதுபோன்ற பிழைகள் வணிகத்திற்கு விலை அதிகம். தரவு பைப்லைனிங்கின் சில சவால்கள்:

தொழில்நுட்ப சிக்கல்கள்: தரவு அளவுகள் அதிகரிக்கும் போது, ​​தொழில்நுட்ப சிக்கல்களும் அதிகரிக்கின்றன. இந்த சிக்கல்கள் கட்டிடக்கலையில் சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும் மற்றும் உடல் வரம்புகளை வெளிப்படுத்தலாம்.

சுத்திகரிப்பு மற்றும் தயாரிப்பு சவால்கள்: தரவு பைப்லைனிங்கின் தொழில்நுட்ப சவால்களைத் தவிர, சுத்திகரிப்பு மற்றும் தரவு தயாரிப்பு சவால்களும் உள்ளன . மூலத் தரவு பெருமளவில் தயாரிக்கப்பட வேண்டும், மேலும் குறியிடல் துல்லியமாகச் செய்யப்படாவிட்டால், அது AI தீர்வில் சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும்.

நிறுவன ரீதியான சவால்கள்: ஒரு புதிய தொழில்நுட்பம் அறிமுகப்படுத்தப்படும்போது, ​​முதல் பெரிய சிக்கல் நிறுவன மற்றும் கலாச்சார மட்டத்தில் எழுகிறது. செயல்படுத்துவதற்கு முன்பு கலாச்சார மாற்றம் ஏற்படாவிட்டாலோ அல்லது மக்கள் தயாராக இல்லாவிட்டாலோ, அது செயற்கை நுண்ணறிவு மேம்பாட்டுத் திட்டத்திற்குப் பேரழிவை ஏற்படுத்தக்கூடும்.

தரவுப் பாதுகாப்பு: உங்கள் ML திட்டத்தை விரிவுபடுத்தும்போது, ​​தரவுப் பாதுகாப்பு மற்றும் நிர்வாகத்தை மதிப்பிடுவது ஒரு பெரும் சிக்கலாக அமையலாம். ஆரம்பத்தில், தரவின் பெரும்பகுதி ஒரே இடத்தில் சேமிக்கப்படுவதால், அது திருடப்படுவது, தவறாகப் பயன்படுத்தப்படுவது அல்லது புதிய பாதுகாப்பு குறைபாடுகளை ஏற்படுத்துவது போன்ற சிக்கல்கள் ஏற்படக்கூடும்.

டேட்டா பைப்லைனை உருவாக்குவது உங்கள் வணிக நோக்கங்கள், அளவிடக்கூடிய ML மாதிரித் தேவைகள் மற்றும் உங்களுக்குத் தேவையான தரம் மற்றும் நிலைத்தன்மையின் நிலை ஆகியவற்றுடன் சீரமைக்கப்பட வேண்டும்.

இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கான விரிவாக்கக்கூடிய தரவுப் பாதையை அமைப்பது சவாலானதாகவும், அதிக நேரம் எடுக்கக்கூடியதாகவும், சிக்கலானதாகவும் இருக்கலாம். ஷைப் இந்த முழு செயல்முறையையும் எளிதாகவும் பிழையற்றதாகவும் ஆக்குகிறது. எங்களின் விரிவான தரவு சேகரிப்பு அனுபவத்தின் மூலம், எங்களுடன் கூட்டு சேர்வது, மிகக் குறைந்த செலவில் வேகமான, உயர் செயல்திறன் கொண்ட , ஒருங்கிணைந்த மற்றும் முழுமையான இயந்திர கற்றல் தீர்வுகளை வழங்க உங்களுக்கு உதவும்.