Pipelines d'apprentissage automatique

Les modèles d'apprentissage automatique dépendent fortement de données appropriées pour fournir des informations et des prédictions précises. Un pipeline de machine learning se compose d'étapes automatisées qui préparent les données pour l'apprentissage et le déploiement modèle de machine learning.

Pourquoi les pipelines de données sont-ils importants pour l'apprentissage automatique ?

Pour tirer le meilleur parti des investissements dans l'apprentissage automatique, il est essentiel de fournir des données de la plus haute qualité aux modèles d'apprentissage automatique. Si des données de mauvaise qualité sont utilisées pour entraîner un modèle de machine learning, son efficacité est réduite, ce qui se traduit par des prédictions peu fiables et des corrélations manquées. L'investissement dans les pipelines de données augmente la qualité des informations sur lesquelles les décideurs s'appuient, ce qui accroît la probabilité d'un résultat positif.

Machine Learning pipeline de données Steps

Les exemples suivants de processus de pipeline de données améliorent les données utilisées pour l'apprentissage automatique.

Profilage Source jeux de données

Les jeux de données source peuvent être analysés pour en comprendre le contenu et aider à décider quelles tâches sont nécessaires dans le pipeline de données. Le profilage fournit également des informations précieuses telles que les volumes de données, la variabilité, les niveaux de duplication, la structure et le contenu. Parmi les statistiques que le profilage peut fournir, citons Min, Max, Moyenne, Médiane, Mode, Écart-type, Somme et Variance.

Réduction des données

Un modèle de machine learning doit se concentrer sur les seules données pertinentes. Les valeurs aberrantes et les données non pertinentes peuvent être supprimées par filtrage. Si des enregistrements uniques sont nécessaires, les doublons doivent être supprimés. La réduction du volume de données dans le pipeline de données améliorera les taux de traitement. Si l'analyse ne rapporte pas de valeurs discrètes, les données peuvent être regroupées par tranches d'âge, par exemple.

Enrichissement des données

Les données peuvent être enrichies en comblant les lacunes à l'aide de valeurs calculées ou en fusionnant des jeux de données. Les champs vides peuvent utiliser des valeurs par défaut ou extrapolées, le cas échéant.

Formatage des données

Cette étape permet de combler les lacunes des données. Les données peuvent être formatées pour les rendre plus cohérentes en veillant à ce que les formats de date soient cohérents, en supprimant les espaces de début et de fin et en vérifiant l'utilisation de tous les symboles monétaires Embarqué .

Masquage des données

Lorsqu'il s'agit de données sensibles, les données personnellement identifiables peuvent être masquées ou obscurcies afin de préserver l'anonymat du client.

Chargement des données

Le pipeline de données se termine généralement par le chargement des données dans une base de données ou un système de fichiers distribués. Le chargement des données et l'accès au modèle de machine learning peuvent être parallélisés en divisant les données à l'aide d'une valeur clé ou d'une valeur de hachage calculée afin d'assurer une distribution uniforme.

pipeline de données Automation

Une intégration de données telle qu'Actian DataConnect peut orchestrer une chaîne de processus de pipeline de données avec une visibilité centralisée de tous les pipelines et de leurs calendriers. Les avantages d'un pipeline de données automatisé sont les suivants :

• Une meilleure qualité des données améliore la prise de décision l'entreprise et lui permet de mieux répondre aux conditions du marché et à l'évolution des préférences des clients, améliorant ainsi sa compétitivité.
• Les ingénieurs de données sont plus productifs car les temps d'apprentissage modèles sont réduits.
• Les modèles d'apprentissage automatique fournissent des prédictions plus précises avec des données préparées.
• Une fois que les données sont préparées pour l'apprentissage automatique, elles peuvent également être utilisées pour des projets d'analyse supplémentaires.
• Une fois éprouvées, la plupart des tâches de préparation des données sont réutilisables par d'autres pipelines de données, de sorte qu'elles peuvent être construites, testées et déployées plus rapidement.

Actian et les pipelines de données

Actian facilite l'automatisation du prétraitement des données à l'aide de ses Fonctionnalitésintégration de données intégrées. Les entreprises peuvent analyser leurs données opérationnelles de manière rentable grâce à l'automatisation des pipelines. Les organisations peuvent obtenir une valeur totale de leurs actifs de données disponibles en facilitant l'unification, la transformation et l'orchestration des pipelines de données. Les connecteurs d'intégration facilitent l'intégration et l'extraction de données à partir de centaines de sources de données, y compris les serveurs de données streaming .

La base de données vectorielle en colonnes peut être chargée avec des données préparées pour fournir des analyses de de haute performance et des Fonctionnalitésextraction, de chargement et de transformation (ELT).

DataConnect fournit une plateforme d'intégration intelligente, à code bas, qui répond aux cas d'utilisation complexes avec des intégrations automatisées, intuitives et réutilisables. DataConnect comprend un studio graphique permettant de concevoir visuellement des pipelines de données, de mapper des champs de données et des transformations de données. Les pipelines de préparation des données peuvent être gérés de manière centralisée, ce qui réduit les coûts d'administration.