AI এর জন্য ডেটা পাইপলাইন

একটি নির্ভরযোগ্য এবং পরিমাপযোগ্য এমএল মডেলের জন্য ডেটা পাইপলাইন সেট আপ করা

আজকাল ব্যবসার জন্য সবচেয়ে মূল্যবান পণ্য হ'ল ডেটা। যেহেতু সংস্থা এবং ব্যক্তিরা প্রতি সেকেন্ডে প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করতে থাকে, তাই ডেটা ক্যাপচার করা যথেষ্ট নয়। আপনাকে অবশ্যই ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বিশ্লেষণ, রূপান্তর এবং বের করতে হবে। তবুও, সবে 37-40% কোম্পানির তাদের তথ্য বিশ্লেষণ, এবং 43% তথ্যপ্রযুক্তি সংস্থাগুলির সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা ডেটার প্রবাহকে ভয় পায় যা সম্ভাব্যভাবে তাদের ডেটা অবকাঠামোকে আচ্ছন্ন করতে পারে।

দ্রুত ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার এবং ডেটা উত্সের বৈষম্যের চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠার প্রয়োজনীয়তার সাথে, সংস্থাগুলির জন্য একটি ডেটা অবকাঠামো বিকাশ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে যা দক্ষতার সাথে ডেটা সংরক্ষণ, নিষ্কাশন, বিশ্লেষণ এবং রূপান্তর করতে পারে।

একটি সিস্টেম থাকা জরুরী প্রয়োজন যা উৎস থেকে স্টোরেজ সিস্টেমে ডেটা স্থানান্তর করতে পারে এবং বাস্তব সময়ে বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়া করতে পারে। এআই ডেটা পাইপলাইন শুধু যে অফার.

একটি ডেটা পাইপলাইন কি?

একটি ডেটা পাইপলাইন হল উপাদানগুলির একটি গ্রুপ যা ভিন্ন উত্স থেকে ডেটা গ্রহণ করে বা গ্রহণ করে এবং এটি একটি পূর্বনির্ধারিত স্টোরেজ অবস্থানে স্থানান্তর করে। যাইহোক, তথ্য সংগ্রহস্থলে স্থানান্তরিত হওয়ার আগে, এটি প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ, ফিল্টারিং, মানককরণ এবং রূপান্তরের মধ্য দিয়ে যায়।

মেশিন লার্নিংয়ে ডেটা পাইপলাইন কীভাবে ব্যবহার করা হয়?

পাইপলাইন মডেলে ডেটা রূপান্তর সক্ষম করে একটি এমএল প্রকল্পে ওয়ার্কফ্লো অটোমেশনকে নির্দেশ করে। এর আরেকটি রূপ AI এর জন্য ডেটা পাইপলাইন কর্মপ্রবাহগুলিকে কয়েকটি স্বাধীন এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্য অংশে বিভক্ত করে কাজ করে যা একটি মডেলে একত্রিত করা যেতে পারে।

এমএল ডেটা পাইপলাইনগুলি ভলিউম, সংস্করণ এবং বৈচিত্র্যের তিনটি সমস্যার সমাধান করে।

একটি ML পাইপলাইনে, যেহেতু ওয়ার্কফ্লোকে বেশ কয়েকটি স্বাধীন পরিষেবার মধ্যে বিমূর্ত করা হয়, তাই এটি বিকাশকারীকে কেবলমাত্র বাছাই করে এবং অন্যান্য অংশগুলি বজায় রাখার সময় প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট উপাদানগুলি বেছে নেওয়ার মাধ্যমে একটি নতুন ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন করতে দেয়।

প্রকল্পের ফলাফল, প্রোটোটাইপ নকশা, এবং মডেল প্রশিক্ষণ কোড বিকাশের সময় সংজ্ঞায়িত করা হয়। ডেটা ভিন্ন উত্স থেকে সংগ্রহ করা হয়, লেবেলযুক্ত এবং প্রস্তুত করা হয়। লেবেলযুক্ত ডেটা পরীক্ষা, ভবিষ্যদ্বাণী পর্যবেক্ষণ এবং উৎপাদন পর্যায়ে স্থাপনের জন্য ব্যবহার করা হয়। মডেলটি প্রশিক্ষণ এবং উত্পাদন ডেটা তুলনা করে মূল্যায়ন করা হয়।

পাইপলাইন দ্বারা ব্যবহৃত ডেটার প্রকার

একটি মেশিন লার্নিং মডেল ডেটা পাইপলাইনগুলির প্রাণের উপর চলে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডেটা পাইপলাইন এর জন্য ব্যবহার করা হয় তথ্য সংগ্রহ, পরিষ্কার, প্রক্রিয়াকরণ, এবং ডেটা সংরক্ষণ করা যা মডেলগুলির প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা হবে৷ যেহেতু ডেটা ব্যবসা এবং ভোক্তা উভয় প্রান্ত থেকেই সংগ্রহ করা হয়, তাই আপনাকে একাধিক ফাইল ফরম্যাটে ডেটা বিশ্লেষণ করতে হবে এবং এটি বিভিন্ন স্টোরেজ অবস্থান থেকে পুনরুদ্ধার করতে হতে পারে।

সুতরাং, আপনার কোড স্ট্যাকের পরিকল্পনা করার আগে, আপনি যে ধরণের ডেটা প্রক্রিয়া করবেন তা আপনার জানা উচিত। এমএল পাইপলাইনগুলি প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত ডেটা প্রকারগুলি হল:

এআই ডেটা পাইপলাইনের প্রকার

স্ট্রিমিং ডেটা:  লাইভ তথ্য অন্তর্ভুক্তী লেবেলিং, প্রক্রিয়াকরণ এবং রূপান্তরের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি আবহাওয়ার পূর্বাভাস, আর্থিক পূর্বাভাস এবং অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। স্ট্রিমিং ডেটা সাধারণত ক-এ সংরক্ষণ করা হয় না তথ্য সেট বা স্টোরেজ সিস্টেম কারণ এটি রিয়েল-টাইমে প্রক্রিয়া করা হয়।

স্ট্রাকচার্ড ডেটা: এটি ডাটা গুদামে সংরক্ষিত অত্যন্ত সংগঠিত ডেটা। এই ট্যাবুলার ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সহজেই অনুসন্ধানযোগ্য এবং পুনরুদ্ধারযোগ্য।

অসংগঠিত তথ্য: এটি ব্যবসার দ্বারা উত্পন্ন সমস্ত ডেটার প্রায় 80% এর জন্য দায়ী। এটি পাঠ্য, অডিও এবং ভিডিও অন্তর্ভুক্ত করে। এই ধরনের ডেটা সঞ্চয় করা, পরিচালনা করা এবং বিশ্লেষণ করা অত্যন্ত কঠিন হয়ে পড়ে কারণ এতে গঠন বা বিন্যাসের অভাব রয়েছে। AI এবং ML-এর মতো সাম্প্রতিক প্রযুক্তিগুলিকে আরও ভাল ব্যবহারের জন্য কাঠামোগত বিন্যাসে রূপান্তরিত করার জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে।

আসুন আজ আপনার এআই প্রশিক্ষণ ডেটা প্রয়োজনীয়তা নিয়ে আলোচনা করি।

এমএল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য কীভাবে একটি মাপযোগ্য ডেটা পাইপলাইন তৈরি করবেন?

একটি স্কেলযোগ্য পাইপলাইন নির্মাণের তিনটি মৌলিক ধাপ রয়েছে,

স্কেলেবল এআই ডেটা পাইপলাইন তৈরি করা

ডেটা আবিষ্কার: সিস্টেমে ডেটা দেওয়ার আগে, মান, ঝুঁকি এবং কাঠামোর মতো বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে এটি আবিষ্কার এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে হবে। যেহেতু এমএল অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য বিস্তৃত তথ্যের প্রয়োজন, এআই ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলি ডাটাবেস, ক্লাউড সিস্টেম এবং ব্যবহারকারীর ইনপুটগুলির মতো ভিন্ন ভিন্ন উত্স থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে ব্যবহৃত হচ্ছে।

ডেটা ইনজেশন: ওয়েবহুক এবং API কলগুলির সাহায্যে স্কেলযোগ্য ডেটা পাইপলাইনগুলি বিকাশ করতে স্বয়ংক্রিয় ডেটা ইনজেশন ব্যবহার করা হয়। ডেটা ইনজেশনের দুটি মৌলিক পন্থা হল:

  • ব্যাচ ইনজেশন: ব্যাচ ইনজেশনে, ব্যাচ বা তথ্যের গোষ্ঠীগুলি কোনও ট্রিগারের প্রতিক্রিয়া হিসাবে নেওয়া হয়, যেমন কিছু সময় পরে বা একটি নির্দিষ্ট ফাইলের আকার বা সংখ্যায় পৌঁছানোর পরে।
  • স্ট্রিমিং ইনজেশন: স্ট্রিমিং ইনজেশনের সাথে, ডেটা উৎপন্ন, আবিষ্কৃত এবং শ্রেণীবদ্ধ হওয়ার সাথে সাথে রিয়েল-টাইমে পাইপলাইনে টানা হয়।

ডেটা পরিষ্কার এবং রূপান্তর: যেহেতু সংগৃহীত বেশিরভাগ ডেটাই অসংগঠিত, তাই এটি পরিষ্কার করা, আলাদা করা এবং চিহ্নিত করা গুরুত্বপূর্ণ। রূপান্তরের আগে ডেটা পরিষ্কারের প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল ডুপ্লিকেশন, ডামি ডেটা এবং দুর্নীতিগ্রস্ত ডেটা অপসারণ করা যাতে শুধুমাত্র সবচেয়ে দরকারী ডেটা থেকে যায়।

প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ:

এই ধাপে, অসংগঠিত ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, ফর্ম্যাট করা হয়, শ্রেণীবদ্ধ করা হয় এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য সংরক্ষণ করা হয়।

মডেল প্রসেসিং এবং ম্যানেজমেন্ট:

এই ধাপে, মডেলটিকে প্রশিক্ষিত করা হয়, পরীক্ষা করা হয় এবং ইনজেস্ট করা ডেটা ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা হয়। মডেলটি ডোমেন এবং প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে পরিমার্জিত। মডেল ম্যানেজমেন্টে, কোডটি একটি সংস্করণে সংরক্ষণ করা হয় যা মেশিন-লার্নিং মডেলের দ্রুত বিকাশে সহায়তা করে।

মডেল স্থাপনা:

মডেল স্থাপনা ধাপে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমাধান ব্যবসা বা শেষ ব্যবহারকারীদের দ্বারা ব্যবহারের জন্য স্থাপন করা হয়.

ডেটা পাইপলাইন - সুবিধা

ডেটা পাইপলাইনিং একটি উল্লেখযোগ্যভাবে স্বল্প সময়ের মধ্যে আরও স্মার্ট, আরও মাপযোগ্য এবং আরও সঠিক এমএল মডেলগুলি বিকাশ এবং স্থাপনে সহায়তা করে। এমএল ডেটা পাইপলাইনিংয়ের কিছু সুবিধা অন্তর্ভুক্ত

অপ্টিমাইজ করা সময়সূচী: আপনার মেশিন-লার্নিং মডেলগুলি নির্বিঘ্নে চালানো নিশ্চিত করার জন্য সময়সূচী গুরুত্বপূর্ণ। ML স্কেল বাড়ার সাথে সাথে, আপনি দেখতে পাবেন যে ML পাইপলাইনের কিছু উপাদান টিম দ্বারা বেশ কয়েকবার ব্যবহৃত হয়। গণনার সময় কমাতে এবং ঠান্ডা শুরু দূর করতে, আপনি প্রায়শই ব্যবহৃত অ্যালগরিদম কলগুলির জন্য স্থাপনা নির্ধারণ করতে পারেন।

প্রযুক্তি, কাঠামো এবং ভাষার স্বাধীনতা: আপনি যদি একটি ঐতিহ্যগত একচেটিয়া সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচার ব্যবহার করেন, তাহলে আপনাকে কোডিং ভাষার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে এবং নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি একই সাথে সমস্ত প্রয়োজনীয় নির্ভরতা লোড করছেন। যাইহোক, API এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে একটি ML ডেটা পাইপলাইনের সাথে, কোডের আলাদা অংশগুলি বিভিন্ন ভাষায় লেখা হয় এবং তাদের নির্দিষ্ট কাঠামো ব্যবহার করে।

একটি ML পাইপলাইন ব্যবহার করার প্রধান সুবিধা হল কাঠামো বা ভাষা নির্বিশেষে মডেলের টুকরোগুলিকে প্রযুক্তিগত স্ট্যাক জুড়ে একাধিকবার পুনরায় ব্যবহার করার অনুমতি দিয়ে উদ্যোগকে স্কেল করার ক্ষমতা।

ডেটা পাইপলাইনের চ্যালেঞ্জ

AI মডেলগুলি পরীক্ষা এবং বিকাশ থেকে স্থাপনা পর্যন্ত স্কেল করা সহজ নয়। পরীক্ষার পরিস্থিতিতে, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারী বা গ্রাহকরা অনেক বেশি দাবি করতে পারে এবং এই ধরনের ত্রুটিগুলি ব্যবসার জন্য ব্যয়বহুল হতে পারে। ডেটা পাইপলাইনিংয়ের কিছু চ্যালেঞ্জ হল:

এআই ডেটা পাইপলাইন চ্যালেঞ্জ প্রযুক্তিগত অসুবিধা: ডেটা ভলিউম বাড়ার সাথে সাথে প্রযুক্তিগত অসুবিধাও বৃদ্ধি পায়। এই জটিলতাগুলিও স্থাপত্যের সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে এবং শারীরিক সীমাবদ্ধতা প্রকাশ করতে পারে।

পরিষ্কার এবং প্রস্তুতির চ্যালেঞ্জ: ডেটা পাইপলাইনিংয়ের প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জগুলি ছাড়াও, পরিষ্কার করার চ্যালেঞ্জ রয়েছে এবং তথ্য প্রস্তুতি. দ্য মূল তথ্য স্কেলে প্রস্তুত করা উচিত, এবং যদি লেবেলিং সঠিকভাবে করা না হয়, তাহলে এটি AI সমাধানের সাথে সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে।

সাংগঠনিক চ্যালেঞ্জ: যখন একটি নতুন প্রযুক্তি চালু হয়, তখন প্রথম বড় সমস্যা দেখা দেয় সাংগঠনিক ও সাংস্কৃতিক পর্যায়ে। একটি সাংস্কৃতিক পরিবর্তন না হলে বা বাস্তবায়নের আগে মানুষ প্রস্তুত না হলে, এটি সর্বনাশ করতে পারে এআই পাইপলাইন প্রকল্পের।

তথ্য নিরাপত্তা: যখন আপনার ML প্রকল্প স্কেল করার সময়, ডেটা নিরাপত্তা এবং শাসনের অনুমান করা একটি বড় সমস্যা তৈরি করতে পারে। যেহেতু প্রাথমিকভাবে, ডেটার একটি বড় অংশ একক জায়গায় সংরক্ষণ করা হবে; এটি চুরি, শোষণ, বা নতুন দুর্বলতা খোলার সাথে সমস্যা হতে পারে।

একটি ডেটা পাইপলাইন তৈরি করা আপনার ব্যবসার উদ্দেশ্য, মাপযোগ্য এমএল মডেলের প্রয়োজনীয়তা এবং আপনার প্রয়োজনীয় গুণমান এবং ধারাবাহিকতার স্তরের সাথে সারিবদ্ধ হওয়া উচিত।

এর জন্য একটি মাপযোগ্য ডেটা পাইপলাইন সেট আপ করা হচ্ছে মেশিন লার্নিং মডেল হতে পারে চ্যালেঞ্জিং, সময়সাপেক্ষ এবং জটিল। Shaip পুরো প্রক্রিয়াটিকে সহজ এবং ত্রুটিমুক্ত করে তোলে। আমাদের ব্যাপক ডেটা সংগ্রহের অভিজ্ঞতার সাথে, আমাদের সাথে অংশীদারিত্ব আপনাকে দ্রুত ডেলিভারি করতে সাহায্য করবে, উচ্চ দক্ষতা, সমন্বিত, এবং এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং সমাধান ব্যয়ের একটি ভগ্নাংশে।

সামাজিক ভাগ

তুমিও পছন্দ করতে পার