ਅੱਜਕੱਲ੍ਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਵਸਤੂ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਣ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ 37-40% ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ 43% ਆਈਟੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਆਮਦ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਹਾਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਟੋਰ, ਐਕਸਟਰੈਕਟ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰ ਸਕੇ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕੇ। AI ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਇਹੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਟੋਰੇਜ ਸਥਾਨ ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਗੁਜ਼ਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਰੂਪ AI ਲਈ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕਈ ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ML ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਾਲੀਅਮ, ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕਈ ਸੁਤੰਤਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖਾਸ ਤੱਤ ਨੂੰ ਚੁਣ ਕੇ ਅਤੇ ਚੁਣ ਕੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੋਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਨਤੀਜਾ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੌਰਾਨ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਵੱਖਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ, ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਬਲ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਸਫ਼ਾਈ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਈ ਸਟੋਰੇਜ ਸਥਾਨਾਂ ਤੋਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਸਟੈਕ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ. ML ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ:
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ: ਲਾਈਵ ਇਨਪੁਟ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਵਿੱਤੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਡੇਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਜਾਂ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ: ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਗੋਦਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਡੇਟਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਖੋਜਣਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ: ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲਗਭਗ 80% ਲਈ ਖਾਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਣਤਰ ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਅਤੇ ML, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੇਹਤਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਖਾਕੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ?
ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਹਨ,
ਡਾਟਾ ਖੋਜ: ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਮੁੱਲ, ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਖੋਜਿਆ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, AI ਡਾਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਭਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਕਲਾਉਡ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੈਬਹੁੱਕ ਅਤੇ API ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਗ੍ਰਹਿਣ ਲਈ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚ ਹਨ:
- ਬੈਚ ਇੰਜੈਸ਼ਨ: ਬੈਚ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਬੈਚ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਮੂਹ ਇੱਕ ਟਰਿੱਗਰ ਦੇ ਕਿਸੇ ਰੂਪ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਬਾਅਦ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਫਾਈਲ ਆਕਾਰ ਜਾਂ ਨੰਬਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ।
- ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੰਜੈਸ਼ਨ: ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਇਹ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖੋਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ: ਕਿਉਂਕਿ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ, ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫਾਈ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਨਕਲੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਭ੍ਰਿਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਡੇਟਾ ਹੀ ਬਚਿਆ ਰਹੇ।
ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ:
ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ, ਫਾਰਮੈਟ, ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ:
ਇਸ ਪਗ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੰਜੇਸਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ, ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ, ਕੋਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ:
ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਹੱਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਜਾਂ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ - ਲਾਭ
ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਚੁਸਤ, ਵਧੇਰੇ ਸਕੇਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ML ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਿੰਗ ਦੇ ਕੁਝ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ: ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਚਲਾਉਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ML ਸਕੇਲ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਤੱਤ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਕਈ ਵਾਰ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਠੰਡੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਾਲਾਂ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਫਰੇਮਵਰਕ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਮੋਨੋਲੀਥਿਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਡਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਪਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ, API ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ML ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੋਡ ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਹਿੱਸੇ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਾਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਰ ਮੁੜ ਵਰਤਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੈਨਾਤੀ ਤੱਕ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੈਸਟਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ:
ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਵੀ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ: ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਫਾਈ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ. The ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਤਾਂ ਇਹ AI ਹੱਲ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ: ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲੀ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਜਾਂ ਲੋਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਤਬਾਹੀ ਮਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ AI ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਤੁਹਾਡੇ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਇੱਕ ਥਾਂ ਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ; ਇਸਦੇ ਚੋਰੀ ਹੋਣ, ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ, ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਵਪਾਰਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ, ਸਕੇਲੇਬਲ ML ਮਾਡਲ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ, ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ, ਉੱਚ-ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਅਤੇ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਹੱਲ ਲਾਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ.
