ساخت ابزارهای هوش مصنوعی در دنیای واقعی مستلزم کثیف کردن دستان شما با داده ها است. چالش؟ معماری‌های سنتی داده اغلب مانند کابینت‌های بایگانی سرسخت عمل می‌کنند، آنها فقط حجم داده‌های بدون ساختاری را که ما تولید می‌کنیم را در خود جای نمی‌دهند.

از مولد خدمات مشتری و موتورهای پیشنهادی مبتنی بر هوش مصنوعی گرفته تا تحویل پهپادهای مبتنی بر هوش مصنوعی و بهینه‌سازی زنجیره تامین، خرده‌فروشان Fortune 500 مانند Walmart ده‌ها مدل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) را به کار می‌گیرند که هر کدام ترکیب‌های منحصربه‌فردی از مجموعه داده‌ها را می‌خوانند و تولید می‌کنند. این تنوع مستلزم اجزای جذب، ذخیره سازی، پردازش و تبدیل داده های متناسب است.

صرف نظر از داده ها یا معماری، ویژگی های بی کیفیت به طور مستقیم بر عملکرد مدل شما تأثیر می گذارد. یک ویژگی یا هر ورودی داده قابل اندازه گیری، خواه به اندازه یک شی یا یک کلیپ صوتی باشد، باید از کیفیت بالایی برخوردار باشد. بخش مهندسی - فرآیند انتخاب و تبدیل این مشاهدات خام به آپشن های مورد نظر به طوری که بتوان از آنها در یادگیری نظارت شده استفاده کرد - برای طراحی و آموزش رویکردهای جدید ML حیاتی می‌شود تا بتوانند وظایف جدید را انجام دهند.

این فرآیند شامل تکرار ثابت، نسخه‌سازی ویژگی، معماری انعطاف‌پذیر، دانش قوی دامنه و قابلیت تفسیر است. بیایید این عناصر را بیشتر تحلیل کنیم.

معماری مناسب داده ها فرآیندهای پیچیده را ساده می کند

یک معماری داده به خوبی طراحی شده تضمین می کند که داده های شما به راحتی در دسترس و برای مهندسی ویژگی قابل دسترسی هستند. اجزای کلیدی عبارتند از:

1. راه حل های ذخیره سازی داده ها : ایجاد تعادل بین انبارهای داده و دریاچه ها.

2. خطوط لوله داده : با استفاده از ابزارهایی مانند AWS Glue یا Azure Data Factory.

3. کنترل دسترسی : تضمین امنیت داده ها و استفاده مناسب.

اتوماسیون می تواند به طور قابل توجهی بار مهندسی ویژگی را کاهش دهد. تکنیک هایی مانند پارتیشن بندی داده ها یا ذخیره سازی ستونی، پردازش موازی مجموعه داده های بزرگ را تسهیل می کند. با تقسیم داده ها به قطعات کوچکتر بر اساس معیارهای خاص، مانند منطقه مشتری (مثلاً آمریکای شمالی، اروپا، آسیا)، زمانی که یک پرس و جو نیاز به اجرا دارد، فقط به پارتیشن ها یا ستون های مربوطه دسترسی پیدا کرده و به صورت موازی در چندین ماشین پردازش می شود. .

اعتبار سنجی خودکار داده ها، اصل و نسب ویژگی ها و مدیریت طرحواره در معماری، درک را افزایش می دهد و قابلیت استفاده مجدد را در بین مدل ها و آزمایش ها ارتقا می دهد و کارایی را بیشتر می کند. این امر مستلزم تنظیم انتظارات مجموعه‌ای از داده‌های شما مانند قالب، محدوده‌های مقدار، آستانه‌های داده از دست رفته و سایر محدودیت‌ها است. ابزارهایی مانند Apache Airflow به شما کمک می‌کنند تا بررسی‌های اعتبارسنجی را جاسازی کنید در حالی که Lineage IQ از مبدا، تبدیل‌ها و ردیابی مقصد ویژگی‌ها پشتیبانی می‌کند. نکته کلیدی این است که همیشه تعاریف طرحواره در حال تحول برای داده ها و ویژگی های خود را در یک مخزن مرکزی ذخیره و مدیریت کنید.

یک معماری قوی داده، مراحل پاکسازی، اعتبار سنجی و تبدیل را برای اطمینان از صحت و ثبات داده ها در اولویت قرار می دهد، که به ساده سازی مهندسی ویژگی ها کمک می کند. فروشگاه‌های ویژگی، یک نوع مخزن متمرکز برای ویژگی‌ها، ابزار ارزشمندی در معماری داده‌ای هستند که از این امر پشتیبانی می‌کنند. هرچه معماری و فروشگاه ویژگی پیچیده‌تر باشد، داشتن مالکیت واضح و کنترل دسترسی ، ساده‌سازی گردش کار و تقویت ایمنی مهم‌تر است.

نقش فروشگاه های ویژگی

بسیاری از کتابخانه‌های ML توابع از پیش ساخته شده‌ای را برای کارهای مهندسی آپشن های رایج، مانند رمزگذاری یک‌طرفه و نمونه‌سازی سریع، ارائه می‌کنند. در حالی که اینها می توانند در وقت شما صرفه جویی کنند و اطمینان حاصل کنند که ویژگی ها به درستی مهندسی شده اند، ممکن است در ارائه تغییرات پویا و تکنیک هایی که نیازهای شما را برآورده می کنند، کوتاهی کنند. یک فروشگاه ویژگی متمرکز احتمالاً همان چیزی است که برای مدیریت پیچیدگی و ثبات نیاز دارید.

داشتن یک فروشگاه ویژگی، اشتراک گذاری را ساده می کند و از تلاش های تکراری جلوگیری می کند. با این حال، راه اندازی و نگهداری آن نیاز به زیرساخت و تخصص IT بیشتری دارد. به‌جای تکیه بر محیط کدگذاری موجود ارائه‌دهنده کتابخانه از پیش ساخته‌شده برای تعریف فراداده ویژگی‌ها و ارائه آپشن های جدید، با ذخیره ویژگی‌ها، دانشمندان داده داخلی این اختیار را دارند که این موارد را در زمان واقعی انجام دهند.

هنگام یافتن یک فروشگاه ویژگی که می تواند وظایف خاص شما را انجام دهد و به خوبی با ابزارهای موجود شما یکپارچه شود، عناصر زیادی وجود دارد که باید در نظر بگیرید. بدون ذکر عملکرد، مقیاس پذیری و شرایط مجوز فروشگاه - آیا به دنبال منبع باز یا چیزی تجاری هستید؟

در مرحله بعد، مطمئن شوید که فروشگاه ویژگی شما برای نیازهای مهندسی ویژگی های پیچیده یا خاص دامنه مناسب است و آنچه را که روی قلع نوشته شده است تأیید کنید. به عنوان مثال، هنگام انتخاب هر محصول، مهم است که تحلیل ها و تاریخچه نسخه را تحلیل کنید. آیا فروشگاه سازگاری با عقب را حفظ می کند؟ آیا اسناد رسمی، کانال‌های پشتیبانی یا یک جامعه کاربر فعال برای عیب‌یابی منابع، آموزش‌ها و نمونه‌های کد وجود دارد؟ یادگیری نحو و API فروشگاه چقدر آسان است؟ اینها عواملی هستند که باید هنگام انتخاب فروشگاه مناسب برای وظایف مهندسی ویژگی خود در نظر بگیرید.

ایجاد تعادل در تفسیرپذیری و عملکرد

دستیابی به تعادل بین تفسیرپذیری و عملکرد اغلب چالش برانگیز است. ویژگی های قابل تفسیر به راحتی توسط انسان قابل درک است و مستقیماً به مشکل حل شده مربوط می شود. به عنوان مثال، ویژگی به نام "F12"، یکی مانند "Customer_Age_in_Years" نماینده‌تر و قابل تفسیرتر خواهد بود. با این حال، مدل‌های پیچیده ممکن است برخی قابلیت‌های تفسیری را برای بهبود دقت قربانی کنند.

به عنوان مثال، مدلی که تراکنش‌های جعلی کارت اعتباری را شناسایی می‌کند ممکن است از یک دستگاه تقویت گرادیان برای شناسایی الگوهای ظریف در آپشن های مختلف استفاده کند. در حالی که دقیق تر است، پیچیدگی درک منطق هر پیش بینی را سخت تر می کند. تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی و ابزارهای هوش مصنوعی قابل توضیح می تواند به حفظ قابلیت تفسیر در این سناریوها کمک کند.

مهندسی ویژگی یکی از پیچیده ترین وظایف پیش پردازش داده است که توسعه دهندگان تحمل می کنند. با این حال، مانند یک سرآشپز در یک آشپزخانه سنجیده، خودکارسازی ساختار داده در یک معماری خوب طراحی شده، کارایی را به طور قابل توجهی افزایش می دهد. تیم خود را به ابزارها و تخصص لازم برای ارزیابی فرآیندهای فعلی خود، شناسایی شکاف ها و برداشتن گام های عملی برای ادغام اعتبارسنجی خودکار داده ها، تبار ویژگی ها و مدیریت طرحواره مجهز کنید.

برای جلوتر ماندن در چشم‌انداز رقابتی هوش مصنوعی، به‌ویژه برای شرکت‌های بزرگ، سرمایه‌گذاری در یک معماری داده قوی و یک فروشگاه ویژگی متمرکز ضروری است. آنها ثبات را تضمین می کنند، موارد تکراری را به حداقل می رسانند و مقیاس بندی را امکان پذیر می کنند. با ترکیب کاتالوگ آپشن های قابل تفسیر، گردش‌های کاری واضح و کنترل‌های دسترسی ایمن، مهندسی ویژگی‌ها می‌تواند به یک کار کمتر دلهره‌آور و قابل مدیریت تبدیل شود.

با ما شریک شوید تا فرآیند مهندسی ویژگی شما را متحول کنیم و اطمینان حاصل کنیم که مدل‌های شما بر پایه آپشن های با کیفیت بالا، قابل تفسیر و مقیاس‌پذیر ساخته شده‌اند. امروز با ما تماس بگیرید تا بیاموزید چگونه می توانیم به شما کمک کنیم پتانسیل کامل داده های خود را باز کنید و موفقیت هوش مصنوعی را افزایش دهید.

ما بهترین فضای ذخیره سازی ابری کسب و کار را فهرست می کنیم .

این مقاله به عنوان بخشی از کانال Expert Insights TechRadarPro تهیه شده است که در آن بهترین و باهوش ترین ذهن ها در صنعت فناوری امروز را معرفی می کنیم. نظرات بیان شده در اینجا نظرات نویسنده است و لزوماً نظرات TechRadarPro یا Future plc نیست. اگر علاقه مند به مشارکت هستید، اطلاعات بیشتری را در اینجا بیابید: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro