El bien más preciado para las empresas en estos días son los datos. A medida que las organizaciones y las personas continúan generando cantidades masivas de datos por segundo, no es suficiente capturar los datos. Debe analizar, transformar y extraer información significativa de los datos. Sin embargo, apenas 37-40% de las empresas analizan sus datos, y 43% de los responsables de la toma de decisiones en las empresas de TI temen la afluencia de datos que pueden abrumar potencialmente su infraestructura de datos.
Con la necesidad de tomar decisiones rápidas basadas en datos y superar los desafíos de la disparidad de las fuentes de datos, se está volviendo de vital importancia para las organizaciones desarrollar una infraestructura de datos que pueda almacenar, extraer, analizar y transformar datos de manera eficiente.
Existe una necesidad urgente de tener un sistema que pueda transferir datos desde la fuente al sistema de almacenamiento y analizarlos y procesarlos en tiempo real. Canalización de datos de IA ofrece justo eso.
¿Qué es una canalización de datos?
Una canalización de datos es un grupo de componentes que reciben o ingieren datos de fuentes dispares y los transfieren a una ubicación de almacenamiento predeterminada. Sin embargo, antes de que los datos se transfieran al repositorio, se someten a un preprocesamiento, filtrado, estandarización y transformación.
¿Cómo se utilizan las canalizaciones de datos en el aprendizaje automático?
La canalización denota la automatización del flujo de trabajo en un proyecto de ML al permitir la transformación de datos en el modelo. Otra forma de la canalización de datos para IA funciona dividiendo los flujos de trabajo en varias partes independientes y reutilizables que se pueden combinar en un modelo.
Las canalizaciones de datos de ML resuelven tres problemas de volumen, control de versiones y variedad.
En una canalización de ML, dado que el flujo de trabajo se abstrae en varios servicios independientes, permite que el desarrollador diseñe un nuevo flujo de trabajo simplemente seleccionando y eligiendo solo el elemento particular necesario mientras conserva las otras partes como tales.
El resultado del proyecto, el diseño del prototipo y entrenamiento modelo se definen durante el desarrollo del código. Los datos se recopilan de fuentes dispares, se etiquetan y se preparan. Los datos etiquetados se utilizan para pruebas, monitoreo de predicciones e implementación en la etapa de producción. El modelo se evalúa comparando datos de entrenamiento y producción.
Los tipos de datos utilizados por las canalizaciones
Un modelo de aprendizaje automático se ejecuta en el elemento vital de las canalizaciones de datos. Por ejemplo, una canalización de datos se utiliza para la recopilación de datos, limpieza, procesamiento y almacenamiento de datos que se utilizarán para entrenar y probar los modelos. Dado que los datos se recopilan tanto del lado comercial como del consumidor, es posible que deba analizar los datos en varios formatos de archivo y recuperarlos de varias ubicaciones de almacenamiento.
Entonces, antes de planificar su pila de código, debe saber el tipo de datos que procesará. Los tipos de datos utilizados para procesar canalizaciones de ML son:
Transmisión de datos: El live los datos de entrada utilizado para el etiquetado, procesamiento y transformación. Se utiliza para pronósticos meteorológicos, predicciones financieras y análisis de sentimientos. Los datos de transmisión por lo general no se almacenan en un conjunto de datos o sistema de almacenamiento porque se procesa en tiempo real.
Datos estructurados: Son datos altamente organizados almacenados en almacenes de datos. Estos datos tabulares se pueden buscar y recuperar fácilmente para su análisis.
Datos no estructurados: Representa casi el 80% de todos los datos generados por las empresas. Incluye texto, audio y video. Este tipo de datos se vuelve extremadamente difícil de almacenar, administrar y analizar ya que carece de estructura o formato. Las últimas tecnologías, como AI y ML, se utilizan para transformar datos no estructurados en un diseño estructurado para un mejor uso.
¿Cómo construir una canalización de datos escalable para entrenar modelos ML?
Hay tres pasos básicos en la construcción de una canalización escalable,
Descubrimiento de datos: antes de que los datos se introduzcan en el sistema, deben descubrirse y clasificarse en función de características como el valor, el riesgo y la estructura. Dado que se requiere una gran variedad de información para entrenar el algoritmo ML, datos de IA Las plataformas se utilizan para extraer información de fuentes heterogéneas, como bases de datos, sistemas en la nube y entradas de los usuarios.
Ingestión de datos: La ingestión automática de datos se utiliza para desarrollar canalizaciones de datos escalables con la ayuda de webhooks y llamadas API. Los dos enfoques básicos para la ingesta de datos son:
- Ingestión por lotes: en la ingesta por lotes, los lotes o grupos de información se toman en respuesta a alguna forma de desencadenante, como después de un tiempo o después de alcanzar un tamaño o número de archivo en particular.
- Ingestión de transmisión: con la ingesta de transmisión, los datos se introducen en la canalización en tiempo real tan pronto como se generan, descubren y clasifican.
Limpieza y transformación de datos: Dado que la mayoría de los datos recopilados no están estructurados, es importante limpiarlos, segregarlos e identificarlos. El objetivo principal de la limpieza de datos antes de la transformación es eliminar la duplicación, los datos ficticios y los datos corruptos para que solo queden los datos más útiles.
Preprocesamiento:
En este paso, los datos no estructurados se categorizan, formatean, clasifican y almacenan para su procesamiento.
Procesamiento y Gestión de Modelos:
En este paso, el modelo se entrena, prueba y procesa utilizando los datos ingeridos. El modelo se refina en función del dominio y los requisitos. En la gestión de modelos, el código se almacena en una versión que ayuda a acelerar el desarrollo del modelo de aprendizaje automático.
Implementación del modelo:
En el paso de implementación del modelo, el inteligencia artificial La solución se implementa para que la utilicen las empresas o los usuarios finales.
Canalizaciones de datos – Beneficios
La canalización de datos ayuda a desarrollar e implementar modelos de ML más inteligentes, más escalables y más precisos en un período significativamente más corto. Algunos beneficios de la canalización de datos de ML incluyen
Programación optimizada: La programación es importante para garantizar que sus modelos de aprendizaje automático funcionen sin problemas. A medida que el aprendizaje automático se amplía, descubrirá que el equipo utiliza varios elementos de la canalización de aprendizaje automático varias veces. Para reducir el tiempo de cómputo y eliminar los inicios en frío, puede programar la implementación para las llamadas de algoritmo que se usan con frecuencia.
Independencia de la tecnología, el marco y el lenguaje: Si usa una arquitectura de software monolítica tradicional, deberá ser coherente con el lenguaje de codificación y asegurarse de cargar todas las dependencias requeridas simultáneamente. Sin embargo, con una canalización de datos de ML que utiliza puntos finales de API, las partes dispares del código se escriben en varios idiomas diferentes y usan sus marcos específicos.
La principal ventaja de usar una canalización de ML es la capacidad de escalar la iniciativa al permitir que las partes del modelo se reutilicen varias veces en la pila de tecnología, independientemente del marco o el idioma.
Desafíos del canal de datos
Escalar los modelos de IA desde las pruebas y el desarrollo hasta la implementación no es fácil. En escenarios de prueba, los usuarios comerciales o los clientes pueden ser mucho más exigentes y tales errores pueden ser costosos para el negocio. Algunos desafíos de la canalización de datos son:
Dificultades técnicas: A medida que aumentan los volúmenes de datos, también aumentan las dificultades técnicas. Estas complejidades también pueden generar problemas en la arquitectura y exponer limitaciones físicas.
Desafíos de limpieza y preparación: Aparte de los desafíos técnicos de la canalización de datos, existe el desafío de limpiar y preparación de datos. datos en bruto debe prepararse a escala, y si el etiquetado no se realiza con precisión, puede generar problemas con la solución de IA.
Desafíos organizativos: Cuando se introduce una nueva tecnología, surge el primer gran problema a nivel organizativo y cultural. A menos que haya un cambio cultural o que las personas estén preparadas antes de la implementación, puede significar la perdición para el Canalización de IA proyecto.
Seguridad de datos: Al escalar su proyecto de ML, estimar la seguridad y el gobierno de los datos puede plantear un problema importante. Ya que inicialmente, gran parte de los datos estarían almacenados en un solo lugar; podría haber problemas con el robo, la explotación o la apertura de nuevas vulnerabilidades.
La creación de una canalización de datos debe estar alineada con sus objetivos comerciales, los requisitos del modelo de ML escalable y el nivel de calidad y consistencia que necesita.
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