Создание реальных AI-инструментов: важность данных и архитектуры
Создание реальных AI-инструментов требует взаимодействия с данными.
Проблема традиционных архитектур
Традиционные архитектуры данных часто напоминают неподвижные картотеки, которые не могут справиться с объемом неструктурированных данных, которые мы генерируем.
Использование AI в крупном бизнесе
Крупные розничные компании, такие как Walmart, используют десятки моделей AI и машинного обучения (ML) для различных целей: клиентское обслуживание, рекомендации, доставка дронами и оптимизация цепочек поставок. Каждая модель обрабатывает и генерирует уникальные комбинации данных, что требует гибкости в методах сбора, хранения и обработки данных.
Качество данных и особенности инженерии
Независимо от архитектуры данных, показатели низкого качества напрямую влияют на производительность модели. Показатель — это любой измеримый вход данных, будь то размер объекта или аудиоклип. Процесс выбора и преобразования этих данных в желаемые характеристики становится критически важным для проектирования и обучения новых подходов ML.
Для успешного выполнения этой задачи необходимы:
- Постоянная итерация,
- Версионирование функций,
- Гибкая архитектура,
- Сильные предметные знания,
- Интерпретируемость.
Упрощение сложных процессов с помощью правильной архитектуры данных
Правильно спроектированная архитектура данных обеспечивает готовность и доступность данных для инженерии характеристик.
Ключевые компоненты:
- Решения для хранения данных: Баланс между хранилищами данных и озерами данных.
- Конвейеры данных: Использование инструментов, таких как AWS Glue или Azure Data Factory.
- Контроль доступа: Обеспечение безопасности данных и правильного их использования.
Автоматизация инженерии характеристик
Автоматизация значительно упрощает задачу инженерии характеристик. Техники, такие как разбиение данных или колоночное хранение, облегчают параллельную обработку больших наборов данных. Автоматизированная проверка данных, контроль происхождения и управление схемами внутри архитектуры повышают понимание и способствуют повторному использованию моделей, повышая эффективность.
Роль хранилищ характеристик
Многие библиотеки ML предлагают встроенные функции для инженерии характеристик. Хотя они могут сэкономить время и обеспечить правильную обработку данных, они могут не соответствовать динамическим преобразованиям и методам, необходимых для ваших требований. Централизованное хранилище характеристик упрощает совместное использование и избегает дублирования усилий. Настройка и поддержка таких хранилищ требует дополнительной ИТ-инфраструктуры и экспертизы.
Баланс между интерпретируемостью и производительностью
Достичь баланса между интерпретируемостью и производительностью часто бывает сложно. Интерпретируемые характеристики легко понять и они напрямую связаны с решаемой проблемой. Однако сложные модели могут жертвовать частью интерпретируемости ради улучшения точности.
Понимание важности каждой характеристики и использование инструментов Explainable AI могут помочь сохранить интерпретируемость в сложных сценариях.
Заключение
Инженерия характеристик является одним из самых сложных этапов предобработки данных. Как шеф-повар на хорошо оборудованной кухне, автоматизация структуры данных в продуманной архитектуре значительно повышает эффективность.
Инвестирование в надежную архитектуру данных и централизованное хранилище характеристик обеспечивает консистентность, минимизирует дублирование усилий и позволяет масштабировать операции.
Обратитесь к нам, чтобы преобразовать ваш процесс инженерии характеристик и построить модели на основе качественных, интерпретируемых и масштабируемых данных.
Источник: TechRadar
