อะไรคือวิธีที่สำคัญในการทำให้กระบวนการด้านข้อมูลเป็นอัตโนมัติ?

Q:

อะไรคือวิธีที่สำคัญในการทำให้กระบวนการด้านข้อมูลเป็นอัตโนมัติ?

A:

กระบวนการข้อมูลวิทยาศาสตร์ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องจักรและ AI สามารถแบ่งออกเป็นสี่ขั้นตอนที่แตกต่างกัน:

1. การเก็บข้อมูลและการสำรวจ
2. การสร้างแบบจำลอง
3. การปรับใช้โมเดลและ
4. การประเมินและการปรับแต่งออนไลน์

จากประสบการณ์ของฉันขั้นตอนที่ขัดขวางมากที่สุดคือขั้นตอนการเก็บข้อมูลและขั้นตอนการปรับใช้โมเดลในกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้เครื่องเรียนรู้และนี่คือสองวิธีในการปรับให้เหมาะสม:

1. สร้างที่เก็บข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้สูง

ในองค์กรส่วนใหญ่ข้อมูลจะไม่ถูกจัดเก็บในตำแหน่งศูนย์กลางเดียว ลองนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้ามาดูกัน คุณมีข้อมูลติดต่อลูกค้าอีเมลสนับสนุนลูกค้าคำติชมจากลูกค้าและประวัติการเรียกดูลูกค้าหากธุรกิจของคุณเป็นเว็บแอปพลิเคชัน ข้อมูลทั้งหมดนี้กระจัดกระจายตามธรรมชาติเนื่องจากมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน พวกเขาอาจอยู่ในฐานข้อมูลที่แตกต่างกันและบางคนอาจมีโครงสร้างที่สมบูรณ์และบางส่วนที่ไม่มีโครงสร้างและอาจถูกเก็บไว้เป็นไฟล์ข้อความธรรมดา

น่าเสียดายที่การกระจัดกระจายของชุดข้อมูลเหล่านี้มีข้อ จำกัด อย่างมากต่องานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากพื้นฐานของ NLP ทั้งหมดการเรียนรู้ของเครื่องและปัญหา AI คือ ข้อมูล ดังนั้นการมีข้อมูลทั้งหมดนี้ในที่เดียว - ที่เก็บข้อมูล - เป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการเร่งการพัฒนาและปรับใช้โมเดล เนื่องจากนี่เป็นส่วนสำคัญสำหรับกระบวนการด้านข้อมูลทั้งหมดองค์กรควรจ้างวิศวกรข้อมูลที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเพื่อช่วยในการสร้างดาต้าสโตร์ สิ่งนี้สามารถเริ่มต้นได้อย่างง่ายดายเมื่อข้อมูลง่าย ๆ ถูกทิ้งไว้ในที่เดียวและค่อยๆเติบโตเป็นพื้นที่เก็บข้อมูลที่คิดเอาไว้อย่างดีจัดทำเป็นเอกสารและสามารถสอบถามได้อย่างรวดเร็วด้วยเครื่องมือยูทิลิตี้เพื่อส่งออกชุดย่อยของข้อมูล

2. เปิดเผยแบบจำลองของคุณเป็นบริการสำหรับการรวมอย่างราบรื่น

นอกเหนือจากการเปิดใช้งานการเข้าถึงข้อมูลสิ่งสำคัญคือการสามารถรวมรุ่นที่พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลลงในผลิตภัณฑ์ มันอาจเป็นเรื่องยากอย่างยิ่งที่จะรวมรุ่นที่พัฒนาใน Python เข้ากับเว็บแอปพลิเคชันที่ทำงานบน Ruby นอกจากนี้โมเดลอาจมีการพึ่งพาข้อมูลจำนวนมากที่ผลิตภัณฑ์ของคุณอาจไม่สามารถให้ได้

วิธีหนึ่งในการจัดการกับสิ่งนี้คือการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งรอบ ๆ โมเดลของคุณและแสดงฟังก์ชั่นที่เพียงพอที่ผลิตภัณฑ์ของคุณต้องการเพื่อใช้โมเดลเป็น“ บริการบนเว็บ” ตัวอย่างเช่นหากแอปพลิเคชันของคุณต้องการการจำแนกประเภท สิ่งที่ควรทำคือเรียกใช้บริการทางเว็บโดยให้ข้อความที่เกี่ยวข้องและบริการจะให้การจำแนกประเภทความเชื่อมั่นที่เหมาะสมซึ่งผลิตภัณฑ์สามารถใช้งานได้โดยตรง วิธีการรวมนี้เป็นเพียงในรูปแบบของการเรียก API แยกรูปแบบและผลิตภัณฑ์ที่ใช้ทำให้เป็นเรื่องง่ายสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ที่คุณคิดขึ้นมาเพื่อใช้โมเดลเหล่านี้ด้วยความยุ่งยากเล็กน้อย

ตอนนี้การตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานรอบ ๆ แบบจำลองของคุณเป็นอีกเรื่องหนึ่งและต้องการการลงทุนขั้นต้นจำนวนมากจากทีมวิศวกรรมของคุณ เมื่อโครงสร้างพื้นฐานอยู่ที่นั่นมันเป็นเพียงเรื่องของการสร้างแบบจำลองในแบบที่เข้ากับโครงสร้างพื้นฐาน