پدې ورځو کې د سوداګرۍ لپاره خورا قیمتي توکي ډیټا دي. لکه څنګه چې سازمانونه او اشخاص په هره ثانیه کې په پراخه کچه ډیټا تولید ته دوام ورکوي، دا د ډیټا نیولو لپاره کافي ندي. تاسو باید د ډیټا څخه معنی لرونکي بصیرت تحلیل کړئ، بدل کړئ، او استخراج کړئ. بیا هم، په سختۍ سره 37 - 40٪ شرکتونه خپل معلومات تحلیلوي، او د معلوماتي ټیکنالوژۍ په شرکتونو کې 43٪ پریکړه کونکي د ډیټا له راتګ څخه ویره لري چې کولی شي د دوی د معلوماتو زیربنا په احتمالي توګه له پامه غورځوي.
د معلوماتو له مخې ګړندي پریکړې کولو او د معلوماتو سرچینو د توپیر ننګونو ته د رسیدو اړتیا سره ، دا د سازمانونو لپاره خورا مهم کیږي چې د ډیټا زیربنا رامینځته کړي چې کولی شي ډاټا ذخیره کړي ، استخراج کړي ، تحلیل کړي او په مؤثره توګه بدل کړي.
د داسې سیسټم شتون ته عاجل اړتیا شتون لري چې کولی شي ډاټا له سرچینې څخه ذخیره کولو سیسټم ته انتقال کړي او په ریښتیني وخت کې یې تحلیل او پروسس کړي. د AI ډیټا پایپ لاین یوازې دا وړاندیز کوي.
د معلوماتو پایپ لاین څه شی دی؟
د ډیټا پایپ لاین د اجزاو یوه ډله ده چې د متفاوت سرچینو څخه ډیټا اخلي یا جذبوي او دمخه ټاکل شوي ذخیره کولو ځای ته یې لیږدوي. په هرصورت، مخکې له دې چې ډاټا ذخیره ته لیږدول کیږي، دا د پروسس کولو، فلټر کولو، معیاري کولو، او بدلون څخه تیریږي.
د ماشین زده کړې کې د ډیټا پایپ لاین څنګه کارول کیږي؟
پایپ لاین په ML پروژه کې د کار فلو اتومات په ماډل کې د ډیټا بدلون وړولو سره په ګوته کوي. د بل ډول د AI لپاره د معلوماتو پایپ لاین د کار جریان په څو خپلواکو او بیا کارونې وړ برخو ویشلو سره کار کوي چې په ماډل کې یوځای کیدی شي.
د ML ډیټا پایپ لاینونه د حجم ، نسخه کولو او ډول ډول درې ستونزې حل کوي.
په ML پایپ لاین کې ، ځکه چې د کار جریان په څو خپلواکو خدماتو کې خلاص شوی ، دا پراختیا کونکي ته اجازه ورکوي چې یوازې د اړتیا وړ ځانګړي عنصر په غوره کولو او غوره کولو سره نوي کاري فلو ډیزاین کړي پداسې حال کې چې د نورو برخو ساتل.
د پروژې پایله، د پروټوټایپ ډیزاین، او د ماډل روزنه د کوډ پراختیا په جریان کې تعریف شوي. معلومات د متفاوت سرچینو څخه راټول شوي، لیبل شوي، او چمتو شوي. لیبل شوي ډیټا د تولید مرحله کې د ازموینې ، وړاندوینې نظارت ، او پلي کولو لپاره کارول کیږي. ماډل د روزنې او تولید معلوماتو پرتله کولو سره ارزول کیږي.
د پایپ لاینونو لخوا کارول شوي ډیټا ډولونه
د ماشین زده کړې ماډل د ډیټا پایپ لاینونو په ژوند کې تیریږي. د مثال په توګه، د معلوماتو پایپ لاین لپاره کارول کیږي د معلوماتو راټولولد معلوماتو پاکول، پروسس کول، او ذخیره کول چې د ماډلونو روزنې او ازموینې لپاره کارول کیږي. څرنګه چې ډاټا دواړه د سوداګرۍ او مصرف کونکي پای څخه راټول شوي، تاسو ممکن اړتیا ولرئ چې ډاټا په ډیری فایل فارمیټونو کې تحلیل کړئ او د ډیری ذخیره کولو ځایونو څخه یې ترلاسه کړئ.
نو، د خپل کوډ سټیک پلان کولو دمخه، تاسو باید د معلوماتو ډول پوه شئ چې تاسو به یې پروسس کوئ. د ډیټا ډولونه چې د ML پایپ لاینونو پروسس کولو لپاره کارول کیږي عبارت دي له:
د جریان ډاټا: ژوندي د معلوماتو داخلول د لیبل کولو، پروسس کولو، او بدلون لپاره کارول کیږي. دا د هوا وړاندوینې، مالي وړاندوینې، او احساساتو تحلیل لپاره کارول کیږي. د سټریمینګ ډاټا معمولا په a کې نه ذخیره کیږي اومتوک سیټ یا د ذخیره کولو سیسټم ځکه چې دا په ریښتیني وخت کې پروسس کیږي.
جوړښت شوي معلومات: دا خورا منظم معلومات دي چې د ډیټا ګودامونو کې زیرمه شوي. دا جدول ډیټا په اسانۍ سره د لټون وړ او د تحلیل لپاره د ترلاسه کولو وړ دی.
غیر منظم معلومات: دا د سوداګرۍ لخوا رامینځته شوي د ټولو معلوماتو نږدې 80٪ حساب کوي. پدې کې متن، آډیو او ویډیو شامل دي. دا ډول ډاټا ذخیره کول، اداره کول او تحلیل کول خورا ستونزمن کیږي ځکه چې دا جوړښت یا بڼه نلري. وروستي ټیکنالوژي لکه AI او ML، د ښه کارونې لپاره غیر منظم شوي ډیټا په جوړښت شوي ترتیب کې بدلولو لپاره کارول کیږي.
د ML ماډلونو روزنې لپاره د توزیع وړ ډیټا پایپ لاین څنګه رامینځته کړئ؟
د توزیع وړ پایپ لاین په جوړولو کې درې اساسي مرحلې شتون لري،
د معلوماتو کشف: مخکې له دې چې ډاټا سیسټم ته ورکړل شي، دا باید د ځانګړتیاوو لکه ارزښت، خطر او جوړښت پر بنسټ کشف او طبقه بندي شي. څرنګه چې د ML الګوریتم روزلو لپاره ډیری معلوماتو ته اړتیا ده، د AI ډاټا پلیټ فارمونه د متفاوت سرچینو څخه د معلوماتو راټولولو لپاره کارول کیږي ، لکه ډیټابیسونه ، کلاوډ سیسټمونه ، او د کارونکي داخلونه.
د معلوماتو مصرف: د اتوماتیک ډیټا داخلول د ویب هکس او API کالونو په مرسته د توزیع وړ ډیټا پایپ لاینونو رامینځته کولو لپاره کارول کیږي. د معلوماتو د جذب لپاره دوه اساسي طریقې دي:
- Batch Ingestion: په Batch Ingestion کې، د معلوماتو بیچونه یا ګروپونه د یو محرک په ځواب کې اخیستل کیږي، لکه یو څه وخت وروسته یا د فایل اندازه یا شمیر ته رسیدو وروسته.
- د سټریمینګ داخلول: د سټیمینګ ادغام سره ، ډاټا په ریښتیني وخت کې پایپ لاین ته راښکته کیږي کله چې تولید ، کشف او طبقه بندي شي.
د معلوماتو پاکول او بدلون: څرنګه چې ډیری راټول شوي معلومات غیر منظم دي، نو دا مهمه ده چې دا پاک، جلا او پیژندل شوي وي. د بدلون څخه دمخه د معلوماتو پاکولو لومړنی هدف د نقل ، ډمي ډیټا ، او فاسد ډیټا لرې کول دي ترڅو یوازې خورا ګټور معلومات پاتې شي.
مخکې پروسس کول:
پدې مرحله کې، غیر منظم شوي ډاټا طبقه بندي شوي، فارمیټ شوي، طبقه بندي شوي، او د پروسس لپاره زیرمه شوي.
د ماډل پروسس او مدیریت:
پدې مرحله کې، ماډل روزل شوی، ازمول شوی، او د اخیستل شوي ډاټا په کارولو سره پروسس شوی. ماډل د ډومین او اړتیاو پراساس اصلاح شوی. د ماډل مدیریت کې، کوډ په یوه نسخه کې زیرمه شوی چې د ماشین زده کړې ماډل ګړندۍ پراختیا کې مرسته کوي.
د ماډل ځای پرځای کول:
د ماډل پلي کولو مرحله کې، د مصنوعي هوښیارتیا حل د سوداګرۍ یا پای کاروونکو لخوا کارولو لپاره ځای په ځای شوی.
د معلوماتو پایپ لاینونه - ګټې
د ډیټا پایپ لاین کول د پام وړ لنډې مودې کې د هوښیار ، ډیر توزیع وړ ، او ډیر دقیق ML ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو کې مرسته کوي. د ML ډیټا پایپ لاین کولو ځینې ګټې شاملې دي
اصلاح شوی مهالویش: مهالویش کول د دې ډاډ ترلاسه کولو کې مهم دي چې ستاسو د ماشین زده کړې ماډلونه په بې ساري ډول پرمخ ځي. لکه څنګه چې د ML اندازه پورته کیږي، تاسو به ومومئ چې د ML پایپ لاین کې ځینې عناصر د ټیم لخوا څو ځله کارول کیږي. د محاسبې وخت کمولو او سړې پیل له مینځه وړو لپاره ، تاسو کولی شئ د مکرر کارول شوي الګوریتم زنګونو لپاره ځای په ځای کړئ.
ټیکنالوژي، چوکاټ، او د ژبې خپلواکي: که تاسو د دودیز واحد سافټویر جوړښت کاروئ ، نو تاسو باید د کوډ کولو ژبې سره مطابقت ولرئ او ډاډ ترلاسه کړئ چې تاسو ټول اړین انحصارونه په ورته وخت کې پورته کوئ. په هرصورت، د API پای ټکي په کارولو سره د ML ډیټا پایپ لاین سره، د کوډ متفاوت برخې په مختلفو ژبو لیکل شوي او د دوی ځانګړي چوکاټونه کاروي.
د ML پایپ لاین کارولو لویه ګټه د نوښت اندازه کولو وړتیا ده چې د ماډل برخې ته اجازه ورکوي څو څو ځله د تخنیکي سټیک په اوږدو کې بیا وکارول شي ، پرته لدې چې چوکاټ یا ژبې ته په پام سره.
د ډیټا پایپ لاین ننګونې
د AI ماډلونو اندازه کول له ازموینې او پراختیا څخه تر ګمارلو پورې اسانه ندي. د ازموینې سناریوګانو کې ، د سوداګرۍ کارونکي یا پیرودونکي ممکن خورا ډیر غوښتونکي وي ، او دا ډول غلطۍ ممکن سوداګرۍ ته ګران وي. د معلوماتو پایپ لاین کولو ځینې ننګونې په لاندې ډول دي:
د پاکولو او چمتو کولو ننګونې: د ډیټا پایپ لاین کولو تخنیکي ننګونو سربیره ، د پاکولو ننګونه شتون لري د معلوماتو چمتو کول. د خام معلومات باید په پیمانه چمتو شي، او که لیبل کول په سمه توګه ترسره نه شي، دا کولی شي د AI حل سره ستونزې رامینځته کړي.
سازماني ننګونې: کله چې نوې ټیکنالوژي معرفي شي، لومړی لویه ستونزه په سازماني او کلتوري کچه رامنځته کیږي. پرته لدې چې کلتوري بدلون شتون ولري یا خلک د پلي کیدو دمخه چمتو نشي ، دا کولی شي د عذاب لپاره جادو وکړي د AI پایپ لاین پروژه.
د معلوماتو امنیت: کله چې ستاسو د ML پروژې اندازه کول، د معلوماتو امنیت او حکومتدارۍ اټکل کول یوه لویه ستونزه رامینځته کولی شي. له پیل راهیسې، د معلوماتو لویه برخه به په یو ځای کې زیرمه شي؛ د غلا، استخراج، یا د نویو زیانونو د پرانستلو مسلې شتون لري.
د ډیټا پایپ لاین رامینځته کول باید ستاسو د سوداګرۍ اهدافو سره سمون ولري ، د توزیع وړ ML ماډل اړتیاوې ، او د کیفیت او دوام کچه چې تاسو ورته اړتیا لرئ.
لپاره د توزیع وړ ډیټا پایپ لاین تنظیم کول د ماشین زده کړې موډلونه کیدی شي ننګونکي، وخت مصرفونکي، او پیچلي وي. شیپ ټوله پروسه اسانه او له خطا پاکه کوي. زموږ د پراخو معلوماتو راټولولو تجربې سره، زموږ سره ملګرتیا به تاسو سره مرسته وکړي چې ګړندي وړاندې کړي، لوړ فعالیتیوځای شوی، او له پای څخه تر پایه د ماشین زده کړې حلونه د لګښت یوه برخه
