如今，企业最宝贵的商品是数据。 随着组织和个人每秒不断产生大量数据，仅捕获数据是不够的。 您必须分析、转换数据并从中提取有意义的见解。 然而，勉强 37-40％ 的公司分析他们的数据，并且 43% 的 IT 公司决策者担心可能会淹没其数据基础架构的数据涌入。
由于需要快速做出数据驱动的决策并克服数据源差异带来的挑战，因此开发能够有效存储、提取、分析和转换数据的数据基础架构对于组织而言变得至关重要。
迫切需要有一个系统，可以将数据从源头传输到存储系统，并进行实时分析和处理。 人工智能数据管道 仅提供这一点。
什么是数据管道？
数据管道是一组组件，它们从不同的来源接收或摄取数据并将其传输到预定的存储位置。 但是，在将数据传输到存储库之前，它会经过预处理、过滤、标准化和转换。
机器学习中如何使用数据管道？
管道通过将数据转换为模型来表示 ML 项目中的工作流自动化。 的另一种形式 人工智能的数据管道 通过将工作流拆分为几个独立且可重用的部分，这些部分可以组合成一个模型。
ML 数据管道解决了容量、版本控制和多样性三个问题。
在 ML 管道中，由于工作流被抽象为几个独立的服务，它允许开发人员通过简单地挑选和选择所需的特定元素而同时保留其他部分来设计新的工作流。
项目成果、原型设计和 模型训练 在代码开发期间定义。 数据是从不同的来源收集、标记和准备的。 标记后的数据用于生产阶段的测试、预测监控和部署。 通过比较训练和生产数据来评估模型。
管道使用的数据类型
机器学习模型在数据管道的命脉上运行。 例如，数据管道用于 数据采集、清理、处理和存储将用于训练和测试模型的数据。 由于数据是从业务端和消费者端收集的，因此您可能需要分析多种文件格式的数据并从多个存储位置检索数据。
因此，在规划您的代码堆栈之前，您应该知道您将要处理的数据类型。 用于处理 ML 管道的数据类型是：
流数据： 现场 输入数据 用于标记、处理和转换。 它用于天气预报、财务预测和情绪分析。 流数据通常不存储在 数据集 或存储系统，因为它是实时处理的。
结构化数据： 它是存储在数据仓库中的高度组织的数据。 该表格数据易于搜索和检索以进行分析。
非结构化数据： 它几乎占企业生成的所有数据的 80%。 它包括文本、音频和视频。 由于缺乏结构或格式，这种类型的数据变得极难存储、管理和分析。 AI 和 ML 等最新技术被用于将非结构化数据转换为结构化布局，以便更好地使用。
如何构建可扩展的数据管道来训练 ML 模型？
构建可扩展管道的三个基本步骤，
数据发现：在将数据输入系统之前，必须根据价值、风险和结构等特征对其进行发现和分类。 由于训练 ML 算法需要大量信息， 人工智能数据 平台正被用于从数据库、云系统和用户输入等异构源中提取信息。
数据摄取： 自动数据摄取用于在 webhook 和 API 调用的帮助下开发可扩展的数据管道。 数据摄取的两种基本方法是：
- 批量摄取：在批量摄取中，批量或成组的信息被获取以响应某种形式的触发器，例如在一段时间后或在达到特定文件大小或数量之后。
- Streaming Ingestion：通过 Streaming Ingestion，数据在生成、发现和分类后立即被实时提取到管道中。
数据清洗和转换： 由于收集的大部分数据都是非结构化的，因此对其进行清理、隔离和识别非常重要。 转换前数据清理的主要目的是去除重复数据、伪数据和损坏数据，只留下最有用的数据。
预处理：
在此步骤中，将非结构化数据进行分类、格式化、分类和存储以供处理。
模型处理与管理：
在此步骤中，使用摄取的数据对模型进行训练、测试和处理。 该模型根据领域和需求进行细化。 在模型管理中，代码存储在有助于更快开发机器学习模型的版本中。
模型部署：
在模型部署步骤中， 人工智能 部署解决方案供企业或最终用户使用。
数据管道 – 优势
数据流水线有助于在更短的时间内开发和部署更智能、更具可扩展性和更准确的 ML 模型。 机器学习数据流水线的一些好处包括
优化调度： 调度对于确保您的机器学习模型无缝运行非常重要。 随着 ML 的扩展，您会发现 ML 管道中的某些元素被团队多次使用。 为了减少计算时间并消除冷启动，您可以为常用算法调用安排部署。
技术、框架和语言独立性： 如果您使用传统的单体软件架构，则必须与编码语言保持一致，并确保同时加载所有必需的依赖项。 然而，对于使用 API 端点的 ML 数据管道，代码的不同部分是用几种不同的语言编写的，并使用它们的特定框架。
使用 ML 管道的主要优势是能够通过允许模型的各个部分在技术堆栈中多次重复使用来扩展计划，而不管框架或语言如何。
数据管道的挑战
将 AI 模型从测试和开发扩展到部署并不容易。 在测试场景中，业务用户或客户的要求可能要高得多，这样的错误对业务来说可能代价高昂。 数据流水线的一些挑战是：
技术难点： 随着数据量的增加，技术难度也随之增加。 这些复杂性还会导致架构问题并暴露物理限制。
清洁和准备挑战： 除了数据流水线的技术挑战外，还有清理和 数据准备。 该 原始数据 应该大规模准备，如果标记不准确，可能会导致 AI 解决方案出现问题。
组织挑战： 当引入新技术时，第一个主要问题出现在组织和文化层面。 除非发生文化变革或人们在实施前做好准备，否则它可能会给 人工智能流水线 项目。
数据安全： 在扩展您的 ML 项目时，估计数据安全性和治理可能会带来重大问题。 由于最初，大部分数据将存储在一个地方； 它可能会被盗、被利用或打开新的漏洞。
构建数据管道应与您的业务目标、可扩展的 ML 模型要求以及您需要的质量和一致性水平保持一致。
设置可扩展的数据管道 机器学习模型 可能具有挑战性、耗时且复杂。 Shaip 使整个过程更容易且没有错误。 凭借我们丰富的数据收集经验，与我们合作将帮助您更快地交付， 高绩效, 集成, 和 端到端机器学习解决方案 成本的一小部分。
