Makine öğrenimi modelleri genellikle deney sırasında iyi performans gösterir. çevrimdışı ölçümler iyileşir, prototipler potansiyel gösterir ve erken doğrulama ekipler arasında güven oluşturur. kontrollü ortamlarda, sistemler tahmin edilebilir davranır ve ilerlemeler sabit hissedilir. Üretime geçiş farklı bir baskı kümesi getirir. Antrenman işleri aralıklarla başarısız olur. Özellikler beklenen zaman pencerelerinin dışında gelir. Tarihsel veriler önceden bildirilmeden değişir. Ekipler tereddüt ederken dağıtımlar yavaşlar, aşağıdaki sonuçlardan emin değil. Yalnız çalıştığı şey, operasyonel gerçekliğin altında sıkışmaya başlar. Bunun nedeni nadiren modelin kendisidir ve bunu destekleyen veri platformudur. Makine öğrenimi sistemleri olgunlaştıkça, güvenilirlik daha az algoritma seçimine ve daha fazla temel platformun tekrarlanabilirliği, sınırlı tazeliği ve operasyonel istikrarı gerektirdiğine bağlıdır. Bu noktada birçok takım bir dönüm noktası ile karşılaşır. Makine Öğreniminde Görünmez Bottleneck Veri sistemleri oluşturmanın ilk aşamalarında, analitik için tasarlanmış platformlar genellikle yeterli görünüyor. En az sürtünme ile panoları, raporlama ve deneyleri destekliyorlar. gecikmeler tolere edilebilir, şemadaki değişiklikler sorgulama güncelleştirmeleri aracılığıyla absorbe edilebilir ve tarihsel geri dönüşler nadiren önemli arka aktarım bozuklukları yaratır. Bu esneklik analitik için iyi çalışır. makine öğrenimi sistemleri aynı temele bağlı olmaya başladığında bir kısıtlama haline gelir. Analitik iş akışları gecikmiş girişleri kabul edebilir çünkü kararlar retrospektiftir. Makine öğrenimi borular, eğitim ve varsayımların gerçeği yansıtmasını sağlamak için açıkça tanımlanmış yenilik garantilerine dayanır. Analitik ekipleri şemalar geliştikçe sorguları değiştirebilir. Makine öğrenimi sistemleri bu şemaları ve varsayımları doğrudan özellik mantığı ve model davranışına entegre eder ve sessiz değişiklikleri çok daha etkili hale getirir. Analitik iş akışları gecikmiş girişleri kabul edebilir çünkü kararlar retrospektiftir. Makine öğrenimi borular, eğitim ve varsayımların gerçeği yansıtmasını sağlamak için açıkça tanımlanmış yenilik garantilerine dayanır. Analitik ekipleri şemalar geliştikçe sorguları değiştirebilir. Makine öğrenimi sistemleri bu şemaları ve varsayımları doğrudan özellik mantığı ve model davranışına entegre eder ve sessiz değişiklikleri çok daha etkili hale getirir. ML'ye olan bağımlılık arttıkça, bu farklılıklar rahatsızlık yerine istikrarsızlık olarak ortaya çıkmaya başlar. Çelişkili alım yolları aynı olayın birden fazla versiyonunu oluşturur. Schema güncellemeleri yapısal bir inceleme olmadan yayılır. Tarihsel düzeltmeler, net görünürlük olmadan eğitim verilerini değiştirir. Özellik borular, hiçbir ekibin aktif olarak sürdürmediği belgesiz dönüşümlere bağlıdır. Ancak, veri hacmi, ekip büyüklüğü ve model karmaşıklığı arttıkça, operasyonel risk haline gelirler. Bu noktada, öncelikli kısıtlama artık model sofistike değil, veri yaşam döngüsü boyunca uygulanabilir garanti eksikliği. Her mimari katmanın bu garantiye nasıl katkıda bulunduğunu anlamak, ileriye doğru daha net bir yol sunar.1,2 ML-Ready Data Architectures Tasarımı Bulut platformları depolama, hesaplama ve orkestrasyon için ölçeklenebilir yapı blokları sağlar. Uzun vadeli güvenilirliği belirleyen şey, bu araçlara erişim değil, bunların ne kadar amaçla oluşturulduğunu belirler. Etkili bir ML hazır platform dört bağlantılı katman üzerinden gelişir: 
 
 
 
 
 ingilizce depolama transformasyon Gözlemcilik ve Yönetim Her katman belirli bir üretim başarısızlık sınıfını ele alır ve birlikte güvenilir ML sistemleri için gerekli koşulları yaratır. Giriş: Sahipliği kurmak ve sessiz kırılmayı önlemek Birçok organizasyonda, alıştırma boruları hızda öncelik verir. Olaylar sınırlı doğrulama ile merkezi sistemlere aktarılır. Bu yaklaşım erken deneylemeyi hızlandırır ve takımlar arasındaki sürtünmeyi azaltır. Zamanla, bu esnekliğin maliyeti görünür hale gelir. Üreticiler yapılandırılmış bir inceleme olmaksızın olay şemalarını değiştirirken, aşağıdaki borular tahmin edilemez şekilde uyum sağlar.ML sistemleri uyumsuzlukları güçlendirir, çünkü istikrarlı özellik tanımlarına dayanırlar. Giriş sözleşmeleri, sorumlulukları kaynağa daha yaklaştırır.Data sözleşmeleri, şema yapısını, mülkiyetini, doğrulama kurallarını ve değişim yönetimi süreçlerini tanımlar. Bulut platformlarında, bu tipik olarak yönetilen plan kayıtları, akış alım hizmetleri ve üretici dağıtımları ile entegre CI ve CD kontrolleri içerir. Giriş sınırlarında doğrulamayı uygulayarak, organizasyonlar aşağıda yangın söndürmeyi azaltır ve geri bildirim döngüleri kısaltır. Depolama: Tekrarlanabilirlik için tarihi doğruluğu korumak Bir kez alım sorumluluğu kurduğunda, depolama sistemlerin tekrarlanabilir olup olmadığını belirler. Makine öğrenimi iş akışları, yeniden eğitim, kök neden analizi ve sürümler arası model karşılaştırması için tarihsel durumlara erişimine bağlıdır.Overwrite tabanlı depolama modelleri, özellikle sürüm izleme olmadan tarihsel düzeltmeler yapıldığında, bu görünürlüğe zarar verir. Modern bulut depolama mimarileri, bu sorunları, anlık görüntüleme izolasyonu ve şemaya evrimi destekleyen tablo biçimleriyle birleştirilmiş nesne depolama aracılığıyla ele alır. Ekipler bunu genellikle Iceberg veya Hudi gibi zaman yolculuğunu ve sürümlü okurları etkinleştiren biçimlerle dayanıklı nesne depolaması kullanılarak uygular. Tarihsel doğruluk sağlandığında, model davranışı spekülatif yerine açıklanabilir hale gelir. Transformasyon: Deterministik Özellik Davranışını Sağlamak Güçlü alım ve depolama katmanlarında bile, dönüşüm mantığı içinde istikrarsızlık ortaya çıkabilir. Analitik dönüşümler genellikle okunabilirlik ve dönüş hızını vurgulamaktadır. makine öğrenimi sistemleri, yeniden eğitim döngüleri ve dağıtımları boyunca deterministik bir yürütme gerektirir. Versiyonlanmamış mantık, manuel overrides ve gizli bağımlılıklar yalnızca performans değişiklikleri sonra görünür hale gelen bir varyasyon getirir. Version-controlling dönüşüm mantığı, dağıtım süreçlerine sürümleri bağlamak ve iş kurallarını veri hijyeniyle ilgili sorunlardan ayırmak bu değişkenliği azaltır. Hedef tutarlılık.Transformasyonlar öngörülebilir davranıldığında, yeniden eğitim döngüleri, ekiplerin açıklayabileceği ve güvenebileceği sonuçlar üretir.3 Gözlemlenebilirlik ve Yönetim: Kullanıcıların yapmasından önce sorunları tespit etmek İyi tasarlanmış boru hattı bile sürekli denetim gerektirir. Geç gelen veriler, dağıtım değişiklikleri ve şemadaki değişiklikler genellikle ilk olarak model performansının bozulması olarak ortaya çıkar. Etkili ML hazır platformlar, tazeliği izlemeyi, hacim anomali algılamayı, şemayı doğrulama uyarılarını ve drift metriklerini doğrudan operasyonel iş akışlarına entegre eder. bulut tabanlı izleme araçları ve veri doğrulama çerçeveleri bu görülebilirliği destekler. Yönetim çerçeveleri, erişim standartlarını, saklama politikalarını ve uyumluluk gereksinimlerini netleştirerek istikrarı daha da güçlendirir. Gözlemlenebilirlik ve yönetim platform tasarımı içine yerleştirildiğinde, güvenilirlik varsayılan yerine ölçülebilir ve uygulanabilir hale gelir.4, 5 Veri Mühendisliği, Makine Öğrenimi Mühendisliği ve Ürün Ekipleri Tek başına mimari sonuçları belirlemez. organizasyonel uyum aynı zamanda önemli bir rol oynar. Veri ekipleri genellikle veri akışını raporlamak için optimize ederler. ML ekipleri deney hızını önceliklendirir. Ürün ekipleri özellik teslimat zaman çizelgelerine odaklanır. Bireysel rasyonel öncelikler, hazırlık ortak tanımlarının yokluğunda sürtünme getirebilir. İşlevler arası olay incelemeleri, veri tazeliğine ilişkin paylaşılan hizmet düzeyindeki beklentiler ve güvenilirlik yatırımlarının ortak önceliklendirilmesi bu boşlukları kapatmaya yardımcı olur. makine öğrenimi sistemlerini paylaşılan altyapı tarafından desteklenen üretim özellikleri olarak değerlendirmek gizli riskleri azaltır. Uyum geliştirildiğinde, platform güvenilirliği ayrı bir sorumluluk yerine ortak bir hedef haline gelir.6, 7 Mühendislik liderlerinin AI için veri platformları oluştururken uygulanması gereken temel dersler Uzun vadeli ML hazır platformlarda birkaç prensip sürekli olarak ortaya çıkmaktadır. Erken veri mimarisi kararları uzun vadeli güvenilirliği belirler. Giriş disiplini sessiz kırılmayı önler. Tarihsel doğruluk tekrarlanabilirliği ve düzeltmeyi sağlar. Gözlemlenebilirlik algılama ve yanıt süresini kısaltır. Organizasyon düzenlemesi fark edilmeden kompozisyon riskini önler. Mühendislik liderleri, veri platformlarını, teslimat eserleri yerine uzun ömürlü üretim sistemleri olarak değerlendirerek sonuçları etkiliyor.Bu bakış açısı, modelin karmaşıklığını arttırmadan önce yatırımları alım garantileri, tarihi bütünlük ve operasyonel görünürlüğe doğru yönlendiriyor. Hazırlığı değerlendiren liderler, belirli teşhis sorularından yararlanırlar. 
 
 
 
 Ekipler, önceki bir sürümden bir modelin aynı veri anahtarını kullanarak tekrarlayabilir mi? Veri üreticileri değişikliklerin aşağıdaki boru hattını kırdığını biliyor mu? Platform, kullanıcıların bozulmuş davranışları deneyimlemeden önce veri akışını algılayabilir mi? Bu soruları yanıtlayan platformlar güvenle güvenilir makine öğrenimi uygulanmasını destekler. Son Düşünceler: Üretim ML'yi destekleyen veri platformları oluşturmak Deneyden üretim makine öğrenimine geçiş, hesaplama kaynaklarının ölçeklenmesinden daha fazlasını gerektirir ve alım, depolama, dönüşüm ve gözlemlenebilirlik alanlarında bilinçli mimari seçimler gerektirir. Uygulanabilir garantilere erken yatırım yapan kuruluşlar yangın söndürmeyi azaltır, yeniden eğitim döngüleri hızlandırır ve model davranışlarına olan güvenini artırır. Güvenilir makine öğrenme sistemleri güvenilir veri platformları üzerine inşa edilir. bulut altyapısı inşaat bloklarını sağlar. Sürdürülebilir başarı bu blokların ne kadar düşünceli bir şekilde monte edildiğine bağlıdır. 
 
 Bu makale HackerNoon'un Business Blogging programı altında yayınlanmıştır. Bu makale HackerNoon'un Business Blogging programı altında yayınlanmıştır.

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Bulut üzerinde ML hazır veri platformları oluşturma: Deneyimler sistemlere dönüştürme

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps