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为可靠且可扩展的 ML 模型设置数据管道
如今，数据是企业最宝贵的商品。随着组织和个人继续每秒生成大量数据，仅捕获数据是不够的。您必须分析、转换并从数据中提取有意义的见解。然而，仅有 37–40% 的公司会分析数据，43% 的决策者 […]
来源:Shaip 博客如何构建可扩展的数据管道来训练 ML 模型？
构建可扩展的管道有三个基本步骤，
数据发现：在将数据输入系统之前，必须根据价值、风险和结构等特征对其进行发现和分类。由于训练 ML 算法需要各种各样的信息，因此 AI 数据平台被用于从异构源（例如数据库、云系统和用户输入）中提取信息。
数据发现 AI 数据数据提取：自动数据提取用于在 webhook 和 API 调用的帮助下开发可扩展的数据管道。数据提取的两种基本方法是：
数据提取：- 批量提取：在批量提取中，信息批次或组是根据某种形式的触发器提取的，例如在一段时间后或达到特定文件大小或数量后。
- 流式提取：通过流式提取，数据在生成、发现和分类后会实时被提取到管道中。
数据清理和转换：由于收集的大部分数据都是非结构化的，因此对其进行清理、分离和识别非常重要。转换前数据清理的主要目的是删除重复、虚假数据和损坏数据，以便只保留最有用的数据。
数据清理和转换：预处理：
在此步骤中，对非结构化数据进行分类、格式化、分类和存储以进行处理。
模型处理和管理：
模型部署：
在模型部署步骤中，部署人工智能解决方案以供企业或最终用户使用。