Pipeline de données pour l'IA

Configuration du pipeline de données pour un modèle ML fiable et évolutif

Le bien le plus précieux pour les entreprises de nos jours, ce sont les données. Alors que les organisations et les individus continuent de générer des quantités massives de données par seconde, il ne suffit pas de capturer les données. Vous devez analyser, transformer et extraire des informations significatives des données. Pourtant, à peine 37-40% des entreprises analysent leurs données, et 43% des décideurs des entreprises informatiques redoutent l'afflux de données susceptibles de submerger leur infrastructure de données.

Avec la nécessité de prendre des décisions rapides basées sur les données et de surmonter les défis de la disparité des sources de données, il devient extrêmement important pour les organisations de développer une infrastructure de données capable de stocker, d'extraire, d'analyser et de transformer efficacement les données.

Il est urgent de disposer d'un système capable de transférer les données de la source vers le système de stockage, de les analyser et de les traiter en temps réel. Pipeline de données IA offre juste cela.

Qu'est-ce qu'un pipeline de données?

Un pipeline de données est un groupe de composants qui reçoivent ou ingèrent des données provenant de sources disparates et les transfèrent vers un emplacement de stockage prédéterminé. Cependant, avant que les données ne soient transférées vers le référentiel, elles subissent un prétraitement, un filtrage, une normalisation et une transformation.

Comment les pipelines de données sont-ils utilisés dans l'apprentissage automatique ?

Le pipeline indique l'automatisation du flux de travail dans un projet ML en permettant la transformation des données dans le modèle. Une autre forme de pipeline de données pour l'IA fonctionne en divisant les flux de travail en plusieurs parties indépendantes et réutilisables qui peuvent être combinées dans un modèle.

Les pipelines de données ML résolvent trois problèmes de volume, de version et de variété.

Dans un pipeline ML, puisque le flux de travail est abstrait en plusieurs services indépendants, il permet au développeur de concevoir un nouveau flux de travail en sélectionnant et en choisissant uniquement l'élément particulier nécessaire tout en conservant les autres parties telles quelles.

Le résultat du projet, la conception du prototype et formation modèle sont définis lors du développement du code. Les données sont collectées à partir de sources disparates, étiquetées et préparées. Les données étiquetées sont utilisées pour les tests, la surveillance des prévisions et le déploiement dans la phase de production. Le modèle est évalué en comparant les données de formation et de production.

Les types de données utilisées par les pipelines

Un modèle d'apprentissage automatique s'exécute sur la pierre angulaire des pipelines de données. Par exemple, un pipeline de données est utilisé pour collecte de données, nettoyer, traiter et stocker les données qui seront utilisées pour former et tester les modèles. Étant donné que les données sont collectées à la fois par l'entreprise et par le consommateur, vous devrez peut-être analyser les données dans plusieurs formats de fichiers et les récupérer à partir de plusieurs emplacements de stockage.

Ainsi, avant de planifier votre pile de code, vous devez connaître le type de données que vous allez traiter. Les types de données utilisés pour traiter les pipelines de ML sont :

Types de pipeline de données Ai

Données en continu :  Le live des données d'entrée utilisé pour l'étiquetage, le traitement et la transformation. Il est utilisé pour les prévisions météorologiques, les prévisions financières et l'analyse des sentiments. Les données diffusées en continu ne sont généralement pas stockées dans un ensemble de données ou système de stockage car il est traité en temps réel.

Données structurées : Il s'agit de données hautement organisées stockées dans des entrepôts de données. Ces données tabulaires sont facilement consultables et récupérables pour analyse.

Données non structurées : Il représente près de 80 % de toutes les données générées par les entreprises. Il comprend du texte, de l'audio et de la vidéo. Ce type de données devient extrêmement difficile à stocker, gérer et analyser car elles manquent de structure ou de format. Les dernières technologies, telles que l'IA et le ML, sont utilisées pour transformer les données non structurées en une mise en page structurée pour une meilleure utilisation.

Discutons aujourd'hui de vos besoins en données de formation en IA.

Comment créer un pipeline de données évolutif pour former des modèles ML ?

Il y a trois étapes de base dans la construction d'un pipeline évolutif,

Construire un pipeline de données IA évolutif

Découverte de données: Avant que les données ne soient introduites dans le système, elles doivent être découvertes et classées en fonction de caractéristiques telles que la valeur, le risque et la structure. Étant donné qu'une grande variété d'informations est nécessaire pour former l'algorithme ML, Données IA les plates-formes sont utilisées pour extraire des informations de sources hétérogènes, telles que des bases de données, des systèmes cloud et des entrées d'utilisateurs.

Ingestion de données : L'ingestion automatique de données est utilisée pour développer des pipelines de données évolutifs à l'aide de webhooks et d'appels d'API. Les deux approches de base de l'ingestion de données sont :

  • Ingestion par lots : lors de l'ingestion par lots, des lots ou des groupes d'informations sont pris en réponse à une certaine forme de déclencheur, par exemple après un certain temps ou après avoir atteint une taille ou un nombre de fichiers particulier.
  • Ingestion en continu : avec l'ingestion en continu, les données sont acheminées dans le pipeline en temps réel dès qu'elles sont générées, découvertes et classifiées.

Nettoyage et transformation des données : Étant donné que la plupart des données recueillies ne sont pas structurées, il est important de les nettoyer, de les séparer et de les identifier. L'objectif principal du nettoyage des données avant la transformation est de supprimer les doublons, les données factices et les données corrompues afin que seules les données les plus utiles restent.

Pré-traitement:

Dans cette étape, les données non structurées sont catégorisées, formatées, classifiées et stockées pour traitement.

Traitement et gestion des modèles :

Au cours de cette étape, le modèle est formé, testé et traité à l'aide des données ingérées. Le modèle est affiné en fonction du domaine et des exigences. Dans la gestion des modèles, le code est stocké dans une version qui facilite le développement plus rapide du modèle d'apprentissage automatique.

Déploiement du modèle :

Dans l'étape de déploiement du modèle, le intelligence artificielle solution est déployée pour être utilisée par des entreprises ou des utilisateurs finaux.

Pipelines de données – Avantages

Le pipeline de données permet de développer et de déployer des modèles ML plus intelligents, plus évolutifs et plus précis dans un délai nettement plus court. Certains avantages du pipeline de données ML incluent

Planification optimisée : La planification est importante pour garantir le bon fonctionnement de vos modèles d'apprentissage automatique. Au fur et à mesure que le ML évolue, vous constaterez que certains éléments du pipeline ML sont utilisés plusieurs fois par l'équipe. Pour réduire le temps de calcul et éliminer les démarrages à froid, vous pouvez planifier le déploiement pour les appels d'algorithme fréquemment utilisés.

Technologie, framework et indépendance linguistique : Si vous utilisez une architecture logicielle monolithique traditionnelle, vous devrez être cohérent avec le langage de codage et vous assurer de charger simultanément toutes les dépendances requises. Cependant, avec un pipeline de données ML utilisant des points de terminaison d'API, les parties disparates du code sont écrites dans plusieurs langages différents et utilisent leurs cadres spécifiques.

Le principal avantage de l'utilisation d'un pipeline ML est la possibilité de faire évoluer l'initiative en permettant à des éléments du modèle d'être réutilisés plusieurs fois dans la pile technologique, quel que soit le framework ou le langage.

Défis du pipeline de données

Faire évoluer les modèles d'IA des tests et du développement au déploiement n'est pas facile. Dans les scénarios de test, les utilisateurs professionnels ou les clients peuvent être beaucoup plus exigeants, et de telles erreurs peuvent être coûteuses pour l'entreprise. Certains défis du pipeline de données sont :

Défis du pipeline de données Ai Difficultés techniques: À mesure que les volumes de données augmentent, les difficultés techniques augmentent également. Ces complexités peuvent également entraîner des problèmes d'architecture et exposer des limitations physiques.

Défis de nettoyage et de préparation : Outre les défis techniques liés au pipeline de données, il y a le défi du nettoyage et préparation des donnéesL’ les données brutes doit être préparé à grande échelle, et si l'étiquetage n'est pas fait avec précision, cela peut entraîner des problèmes avec la solution d'IA.

Défis organisationnels : Lorsqu'une nouvelle technologie est introduite, le premier problème majeur se pose au niveau organisationnel et culturel. À moins qu'il y ait un changement culturel ou que les gens soient préparés avant la mise en œuvre, cela peut être catastrophique pour le Pipeline d'IA .

Sécurité des données: Lors de la mise à l'échelle de votre projet ML, l'estimation de la sécurité et de la gouvernance des données peut poser un problème majeur. Puisqu'initialement, une majeure partie des données serait stockée en un seul endroit ; il pourrait y avoir des problèmes de vol, d'exploitation ou d'ouverture de nouvelles vulnérabilités.

La création d'un pipeline de données doit être alignée sur vos objectifs commerciaux, les exigences du modèle ML évolutif et le niveau de qualité et de cohérence dont vous avez besoin.

Mise en place d'un pipeline de données évolutif pour modèles d'apprentissage automatique peut être difficile, chronophage et complexe. Shaip rend l'ensemble du processus plus facile et sans erreur. Grâce à notre vaste expérience en matière de collecte de données, un partenariat avec nous vous aidera à livrer plus rapidement, haute performance, intégré et solutions d'apprentissage automatique de bout en bout à une fraction du coût.

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