오늘날 기업에게 가장 소중한 상품은 데이터입니다. 조직과 개인이 초당 엄청난 양의 데이터를 계속 생성함에 따라 데이터를 캡처하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터에서 의미 있는 인사이트를 분석, 변환 및 추출해야 합니다. 그래도 간신히 37-40의 % 의 기업이 데이터를 분석하고 43% IT 기업의 의사 결정권자는 잠재적으로 데이터 인프라를 압도할 수 있는 데이터의 유입을 두려워합니다.
빠른 데이터 기반 의사 결정을 내리고 데이터 소스의 불일치 문제를 극복해야 하는 필요성으로 인해 조직에서 데이터를 효율적으로 저장, 추출, 분석 및 변환할 수 있는 데이터 인프라를 개발하는 것이 매우 중요해지고 있습니다.
소스에서 스토리지 시스템으로 데이터를 전송하고 실시간으로 분석 및 처리할 수 있는 시스템이 절실히 필요합니다. AI 데이터 파이프라인 바로 제공합니다.
데이터 파이프라인이란 무엇입니까?
데이터 파이프라인은 서로 다른 소스에서 데이터를 가져오거나 수집하여 미리 결정된 스토리지 위치로 전송하는 구성 요소 그룹입니다. 그러나 데이터가 저장소로 전송되기 전에 전처리, 필터링, 표준화 및 변환 과정을 거칩니다.
머신 러닝에서 데이터 파이프라인은 어떻게 사용되나요?
파이프라인은 모델로의 데이터 변환을 활성화하여 ML 프로젝트의 워크플로 자동화를 나타냅니다. 의 또 다른 형태 AI용 데이터 파이프라인 워크플로를 하나의 모델로 결합할 수 있는 여러 개의 독립적이고 재사용 가능한 부분으로 분할하여 작동합니다.
ML 데이터 파이프라인은 볼륨, 버전 관리 및 다양성의 세 가지 문제를 해결합니다.
ML 파이프라인에서 워크플로는 여러 독립 서비스로 추상화되므로 개발자는 다른 부분을 그대로 유지하면서 필요한 특정 요소만 간단히 선택하여 새로운 워크플로를 설계할 수 있습니다.
프로젝트 결과물, 프로토타입 디자인, 모델 훈련 코드 개발 중에 정의됩니다. 데이터는 서로 다른 소스에서 수집되어 레이블이 지정되고 준비됩니다. 레이블이 지정된 데이터는 프로덕션 단계에서 테스트, 예측 모니터링 및 배포에 사용됩니다. 이 모델은 교육 데이터와 프로덕션 데이터를 비교하여 평가됩니다.
파이프라인에서 사용하는 데이터 유형
기계 학습 모델은 데이터 파이프라인의 생명선에서 실행됩니다. 예를 들어 데이터 파이프라인은 데이터 수집, 모델 교육 및 테스트에 사용할 데이터를 정리, 처리 및 저장합니다. 데이터는 기업과 소비자 모두에서 수집되므로 여러 파일 형식의 데이터를 분석하고 여러 스토리지 위치에서 검색해야 할 수 있습니다.
따라서 코드 스택을 계획하기 전에 처리할 데이터 유형을 알아야 합니다. ML 파이프라인을 처리하는 데 사용되는 데이터 유형은 다음과 같습니다.
스트리밍 데이터: 라이브 입력 데이터 라벨링, 처리 및 변환에 사용됩니다. 일기 예보, 재무 예측 및 감정 분석에 사용됩니다. 스트리밍 데이터는 일반적으로 데이터 세트 또는 저장 시스템이 실시간으로 처리되기 때문입니다.
구조화된 데이터: 데이터 웨어하우스에 저장된 고도로 조직화된 데이터입니다. 이 테이블 형식 데이터는 분석을 위해 쉽게 검색 및 검색할 수 있습니다.
구조화되지 않은 데이터: 비즈니스에서 생성되는 모든 데이터의 거의 80%를 차지합니다. 여기에는 텍스트, 오디오 및 비디오가 포함됩니다. 이러한 유형의 데이터는 구조나 형식이 없기 때문에 저장, 관리 및 분석하기가 매우 어렵습니다. AI 및 ML과 같은 최신 기술을 사용하여 비정형 데이터를 보다 잘 사용할 수 있도록 구조화된 레이아웃으로 변환하고 있습니다.
ML 모델을 교육하기 위해 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하는 방법은 무엇입니까?
확장 가능한 파이프라인을 구축하는 데는 세 가지 기본 단계가 있습니다.
데이터 검색: 데이터가 시스템에 입력되기 전에 가치, 위험 및 구조와 같은 특성에 따라 발견되고 분류되어야 합니다. ML 알고리즘을 학습시키기 위해서는 방대한 정보가 필요하기 때문에, AI 데이터 플랫폼은 데이터베이스, 클라우드 시스템 및 사용자 입력과 같은 이기종 소스에서 정보를 가져오는 데 사용되고 있습니다.
데이터 수집: 자동 데이터 수집은 웹후크 및 API 호출의 도움으로 확장 가능한 데이터 파이프라인을 개발하는 데 사용됩니다. 데이터 수집에 대한 두 가지 기본 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 배치 수집: 배치 수집에서는 일정 시간이 지난 후 또는 특정 파일 크기 또는 수에 도달한 후와 같이 특정 형태의 트리거에 대한 응답으로 정보의 배치 또는 그룹을 가져옵니다.
- 스트리밍 수집: 스트리밍 수집을 사용하면 데이터가 생성, 검색 및 분류되자마자 실시간으로 파이프라인으로 유입됩니다.
데이터 정리 및 변환: 수집된 대부분의 데이터는 구조화되지 않았기 때문에 정리, 분리 및 식별하는 것이 중요합니다. 변환 전 데이터 정리의 주요 목적은 가장 유용한 데이터만 남도록 중복, 더미 데이터 및 손상된 데이터를 제거하는 것입니다.
전처리 :
이 단계에서 비정형 데이터는 처리를 위해 분류, 형식 지정, 분류 및 저장됩니다.
모델 처리 및 관리:
이 단계에서는 수집된 데이터를 사용하여 모델을 학습, 테스트 및 처리합니다. 모델은 도메인 및 요구 사항에 따라 세분화됩니다. 모델 관리에서 코드는 기계 학습 모델의 빠른 개발을 지원하는 버전에 저장됩니다.
모델 배포:
모델 배포 단계에서 인공 지능 솔루션은 비즈니스 또는 최종 사용자가 사용하도록 배포됩니다.
데이터 파이프라인 – 이점
데이터 파이프라이닝은 훨씬 더 짧은 기간에 더 스마트하고 확장 가능하며 정확한 ML 모델을 개발하고 배포하는 데 도움이 됩니다. ML 데이터 파이프라인의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
최적화된 일정: 기계 학습 모델이 원활하게 실행되도록 하려면 예약이 중요합니다. ML이 확장됨에 따라 ML 파이프라인의 특정 요소가 팀에서 여러 번 사용됨을 알 수 있습니다. 컴퓨팅 시간을 줄이고 콜드 스타트를 제거하기 위해 자주 사용하는 알고리즘 호출에 대한 배포를 예약할 수 있습니다.
기술, 프레임워크 및 언어 독립성: 기존의 모놀리식 소프트웨어 아키텍처를 사용하는 경우 코딩 언어와 일관성을 유지하고 필요한 모든 종속성을 동시에 로드해야 합니다. 그러나 API 엔드포인트를 사용하는 ML 데이터 파이프라인을 사용하면 코드의 서로 다른 부분이 여러 언어로 작성되고 특정 프레임워크를 사용합니다.
ML 파이프라인 사용의 주요 이점은 프레임워크나 언어에 관계없이 기술 스택 전체에서 모델의 일부를 여러 번 재사용할 수 있도록 함으로써 이니셔티브를 확장할 수 있다는 것입니다.
데이터 파이프라인의 과제
테스트 및 개발에서 배포까지 AI 모델을 확장하는 것은 쉽지 않습니다. 테스트 시나리오에서 비즈니스 사용자 또는 고객은 훨씬 더 까다로울 수 있으며 이러한 오류는 비즈니스에 비용이 많이 들 수 있습니다. 데이터 파이프라인의 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
기술적 어려움: 데이터 양이 증가함에 따라 기술적인 어려움도 증가합니다. 이러한 복잡성은 또한 아키텍처에 문제를 일으키고 물리적 제한을 드러낼 수 있습니다.
청소 및 준비 문제: 데이터 파이프라이닝의 기술적 과제 외에도 정리 및 정리의 과제가 있습니다. 데이터 준비. 그만큼 원시 데이터 대규모로 준비해야 하며 라벨링이 정확하게 이루어지지 않으면 AI 솔루션에 문제가 발생할 수 있습니다.
조직적 과제: 새로운 기술이 도입되면 조직 및 문화 수준에서 첫 번째 주요 문제가 발생합니다. 문화적 변화가 없거나 구현 전에 사람들이 준비되지 않는 한, AI 파이프라인 프로젝트.
데이터 보안: ML 프로젝트를 확장할 때 데이터 보안 및 거버넌스를 추정하는 것은 큰 문제를 야기할 수 있습니다. 처음부터 데이터의 주요 부분은 단일 위치에 저장됩니다. 도난당하거나 악용되거나 새로운 취약성을 여는 문제가 있을 수 있습니다.
데이터 파이프라인 구축은 비즈니스 목표, 확장 가능한 ML 모델 요구 사항, 필요한 품질 및 일관성 수준에 맞춰야 합니다.
확장 가능한 데이터 파이프라인 설정 기계 학습 모델 어렵고 시간이 많이 걸리며 복잡할 수 있습니다. Shaip은 전체 프로세스를 더 쉽고 오류 없이 만듭니다. 광범위한 데이터 수집 경험을 통해 당사와 파트너 관계를 맺으면 더 빠르게, 고성능, 통합 및 엔드 투 엔드 머신 러닝 솔루션 적은 비용으로.
