Is é an tráchtearra is luachmhaire do ghnólachtaí na laethanta seo ná sonraí. Ós rud é go leanann eagraíochtaí agus daoine aonair ag cruthú méideanna ollmhóra sonraí in aghaidh an tsoicind, ní leor na sonraí a ghabháil. Ní mór duit léargais bhríomhara a anailísiú, a athrú agus a bhaint as na sonraí. Ach, ar éigean 37-40% de chuideachtaí anailís a dhéanamh ar a gcuid sonraí, agus 43% Tá faitíos ar lucht déanta cinntí i gcuideachtaí TF an sní isteach sonraí a d’fhéadfadh a mbonneagar sonraí a shárú.
Leis an ngá atá le cinntí gasta bunaithe ar shonraí a dhéanamh agus na dúshláin a bhaineann le héagsúlacht foinsí sonraí a shárú, tá sé ag éirí ríthábhachtach go bhforbróidh eagraíochtaí bonneagar sonraí a bheidh in ann sonraí a stóráil, a bhaint, a anailísiú agus a athrú go héifeachtach.
Tá géarghá le córas a bheith ann a fhéadfaidh sonraí a aistriú ón bhfoinse go dtí an córas stórála agus a anailísiú agus a phróiseáil i bhfíor-am. AI Píblíne sonraí cuireann díreach sin.
Cad is Píblíne Sonraí ann?
Is éard is píblíne sonraí ann ná grúpa comhpháirteanna a ghlacann isteach nó a ionghabhann sonraí ó fhoinsí éagsúla agus a aistríonn go dtí suíomh stórála réamhchinnte é. Mar sin féin, sula n-aistrítear na sonraí chuig an stór, déantar é a réamh-phróiseáil, a scagadh, a chaighdeánú agus a chlaochlú.
Conas a úsáidtear píblínte sonraí i meaisínfhoghlaim?
Sainíonn an phíblíne uathoibriú sreabhadh oibre i dtionscadal ML trí chlaochlú sonraí isteach sa mhúnla a chumasú. Foirm eile den píblíne sonraí le haghaidh AI oibreacha trí na sreafaí oibre a roinnt ina gcodanna neamhspleácha agus ath-inúsáidte ar féidir iad a chomhcheangal i múnla.
Réitíonn píblínte sonraí ML trí fhadhb toirte, leagan agus éagsúlachta.
I bpíblíne ML, ós rud é go ndéantar an sreabhadh oibre a asbhaint i roinnt seirbhísí neamhspleácha, cuireann sé ar chumas an fhorbróra sreabhadh oibre nua a dhearadh ach an ghné áirithe atá ag teastáil a phiocadh agus a roghnú agus na codanna eile a choinneáil mar sin.
Toradh an tionscadail, dearadh fréamhshamhail, agus oiliúint samhail sainítear iad le linn fhorbairt an chóid. Bailítear na sonraí ó fhoinsí éagsúla, lipéadaítear iad agus ullmhaítear iad. Úsáidtear na sonraí lipéadaithe le haghaidh tástála, monatóireacht réamh-mheastacháin, agus imscaradh i gcéim an táirgthe. Déantar an tsamhail a mheas trí shonraí oiliúna agus táirgeachta a chur i gcomparáid.
Na Cineálacha Sonraí a Úsáidtear ag Píblínte
Ritheann múnla meaisínfhoghlama ar shaolré na bpíblínte sonraí. Mar shampla, úsáidtear píblíne sonraí le haghaidh bailiú sonraí, sonraí a úsáidfear chun na samhlacha a thraenáil agus a thástáil a ghlanadh, a phróiseáil agus a stóráil. Ós rud é go mbailítear sonraí ó chríoch an ghnó agus an tomhaltóra, b'fhéidir go mbeadh ort sonraí a anailísiú i bhformáidí iolracha comhaid agus iad a aisghabháil ó go leor láithreacha stórála.
Mar sin, sula ndéanann tú do chruach cód a phleanáil, ba cheart go mbeadh a fhios agat an cineál sonraí a bheidh tú ag próiseáil. Is iad na cineálacha sonraí a úsáidtear chun píblínte ML a phróiseáil ná:
Sonraí Sruthaithe: An beo sonraí ionchuir a úsáidtear le haghaidh lipéadú, próiseáil, agus claochlú. Úsáidtear é le haghaidh réamhaisnéis na haimsire, réamhaisnéisí airgeadais, agus anailís meon. De ghnáth ní stóráiltear sonraí sruthaithe i a tacar sonraí nó córas stórála toisc go ndéantar é a phróiseáil i bhfíor-am.
Sonraí struchtúrtha: Tá sé an-eagraithe sonraí atá stóráilte i stórais sonraí. Is furasta na sonraí tábla seo a chuardach agus a fháil ar ais le haghaidh anailíse.
Sonraí neamhstruchtúrtha: Is ionann é agus beagnach 80% de na sonraí go léir a ghineann gnólachtaí. Cuimsíonn sé téacs, fuaime agus físeáin. Éiríonn an-deacair sonraí den chineál seo a stóráil, a bhainistiú agus a anailísiú ós rud é go bhfuil easpa struchtúr nó formáid ann. Tá na teicneolaíochtaí is déanaí, ar nós AI agus ML, á n-úsáid chun sonraí neamhstruchtúrtha a athrú go leagan amach struchtúrtha le húsáid níos fearr.
Conas píblíne sonraí inscálaithe a thógáil chun Múnlaí ML a thraenáil?
Tá trí chéim bhunúsacha ann maidir le píblíne inscálaithe a thógáil,
Fionnachtain Sonraí: Sula gcuirtear na sonraí isteach sa chóras, ní mór é a fháil amach agus a rangú bunaithe ar shaintréithe cosúil le luach, riosca agus struchtúr. Ós rud é go bhfuil éagsúlacht mhór faisnéise ag teastáil chun an algartam ML a oiliúint, Sonraí AI tá ardáin á n-úsáid chun faisnéis a tharraingt ó fhoinsí ilchineálacha, amhail bunachair shonraí, córais néil, agus ionchuir úsáideoirí.
Ionghabháil Sonraí: Úsáidtear ionghabháil sonraí uathoibríoch chun píblínte sonraí inscálaithe a fhorbairt le cabhair ó ghlaonna gréasáin agus glaonna API. Is iad an dá chur chuige bhunúsacha maidir le hionghabháil sonraí ná:
- Ionghabháil Baisc: Nuair a dhéantar baisc-ionghabháil, tógtar baisceanna nó grúpaí faisnéise mar fhreagra ar thruicear de chineál éigin, mar shampla tar éis roinnt ama nó tar éis méid nó uimhir comhaid ar leith a bhaint amach.
- Ionghabháil Sruthaithe: Le hionghabháil sruthaithe, tarraingítear na sonraí isteach sa phíblíne i bhfíor-am a luaithe a ghintear, a aimsítear agus a aicmítear é.
Glanadh agus claochlú sonraí: Toisc go bhfuil an chuid is mó de na sonraí a bhailítear neamhstruchtúrtha, tá sé tábhachtach go ndéanfaí é a ghlanadh, a leithscaradh agus a shainaithint. Is é príomhchuspóir glanta sonraí roimh chlaochlú ná dúbailt, sonraí caochadán agus sonraí truaillithe a bhaint ionas nach mbeidh ach na sonraí is úsáidí fós ann.
Réamhphróiseáil:
Sa chéim seo, déantar na sonraí neamhstruchtúrtha a chatagóiriú, a fhormáidiú, a rangú agus a stóráil le haghaidh próiseála.
Próiseáil agus Bainistíocht Múnla:
Sa chéim seo, déantar an tsamhail a oiliúint, a thástáil, agus a phróiseáil ag baint úsáide as na sonraí ionghabhála. Déantar an tsamhail a scagadh bunaithe ar an bhfearann agus na ceanglais. I mbainistíocht múnla, stóráiltear an cód i leagan a chuidíonn le forbairt níos tapúla ar an tsamhail meaisín-fhoghlama.
Imlonnú Múnla:
Sa chéim imscaradh múnla, an hintleachta saorga déantar an réiteach a úsáid le húsáid ag gnólachtaí nó ag úsáideoirí deiridh.
Píblínte sonraí – Sochair
Cuidíonn píblíne sonraí le samhlacha ML níos cliste, níos Inscálaithe agus níos cruinne a fhorbairt agus a imscaradh i dtréimhse i bhfad níos giorra. Áirítear ar roinnt buntáistí a bhaineann le píblíneáil sonraí ML
Sceidealú Optamaithe: Tá an sceidealú tábhachtach chun a chinntiú go rithfidh do mhúnlaí meaisínfhoghlama gan uaim. De réir mar a mhéadaíonn an ML, gheobhaidh tú amach go n-úsáideann an fhoireann gnéithe áirithe sa phíblíne ML arís agus arís eile. Chun an t-am ríomh a laghdú agus deireadh a chur le tosú fuar, is féidir leat imscaradh na nglaonna algartam a úsáidtear go minic a sceidealú.
Teicneolaíocht, creat, agus neamhspleáchas teanga: Má úsáideann tú ailtireacht bogearraí monolithic traidisiúnta, beidh ort a bheith comhsheasmhach leis an teanga códaithe agus a chinntiú go bhfuil tú ag luchtú na spleáchais riachtanacha go léir ag an am céanna. Mar sin féin, le píblíne sonraí ML ag baint úsáide as críochphointí API, scríobhtar na codanna díchosúla den chód i dteangacha éagsúla agus úsáideann siad a gcreat sainiúil.
Is é an buntáiste mór a bhaineann le píblíne ML a úsáid ná an cumas an tionscnamh a scála trí chead a thabhairt píosaí den tsamhail a athúsáid go minic ar fud an chruach teicneolaíochta, beag beann ar an gcreat nó ar an teanga.
Dúshláin na Píblíne Sonraí
Níl sé éasca samhlacha AI a scálú ó thástáil agus fhorbairt go himscaradh. I gcásanna tástála, féadfaidh úsáideoirí gnó nó custaiméirí a bheith i bhfad níos déine, agus d’fhéadfadh earráidí den sórt sin a bheith costasach don ghnóthas. Seo a leanas roinnt de na dúshláin a bhaineann le píblíne sonraí:
Deacrachtaí Teicniúla: De réir mar a mhéadaíonn méideanna na sonraí, méadaíonn deacrachtaí teicniúla freisin. D'fhéadfadh fadhbanna san ailtireacht a bheith mar thoradh ar na castachtaí seo agus is féidir leo srianta fisiceacha a nochtadh.
Dúshláin ghlantacháin agus ullmhúcháin: Seachas na dúshláin theicniúla a bhaineann le píblíneáil sonraí, tá dúshlán ann maidir le glanadh agus ullmhú sonraí. An amhshonraí a ullmhú ar scála, agus mura ndéantar an lipéadú go cruinn, is féidir go dtiocfadh fadhbanna leis an réiteach AI.
Dúshláin eagrúcháin: Nuair a thugtar isteach teicneolaíocht nua, tagann an chéad fhadhb mhór chun cinn ag an leibhéal eagraíochtúil agus cultúrtha. Mura bhfuil athrú cultúrtha i gceist nó mura mbíonn daoine ullmhaithe roimh an gcur i bhfeidhm, is féidir leis an scéal a chur amú don Píblíne AI tionscadal.
Slándáil sonraí: Nuair a bhíonn do thionscadal ML á scálú, d’fhéadfadh fadhb mhór a bheith ag baint le meastachán a dhéanamh ar shlándáil agus rialachas sonraí. Ós rud é ar dtús, stórálfar cuid mhór de na sonraí in aon áit amháin; d'fhéadfadh fadhbanna a bheith ann maidir leis é a ghoid, a shaothrú, nó leochaileachtaí nua a oscailt.
Ba cheart tógáil píblíne sonraí a ailíniú le do chuspóirí gnó, le riachtanais mhúnla ML inscálaithe, agus leis an leibhéal cáilíochta agus comhsheasmhachta a theastaíonn uait.
Píblíne sonraí inscálaithe a bhunú le haghaidh samhlacha foghlama meaisín is féidir leis a bheith dúshlánach, am-íditheach agus casta. Déanann Shaip an próiseas iomlán níos éasca agus saor ó earráidí. Agus ár n-eispéireas fairsing bailithe sonraí againn, cabhróidh comhpháirtíocht linn leat seachadadh níos tapúla, ardfheidhmíochta, comhtháite, agus réitigh meaisínfhoghlama ceann go ceann ag codán den chostas.
