Ẹya-ara Engineering Pipelines ati Data Versioning
Awọn opo gigun ti ina-ẹya ṣe iyipada data aise sinu awọn awoṣe awọn ifihan agbara nomba kọ ẹkọ lati inu gangan, lakoko ti ikede data n ṣe deede iru data ati awọn iyipada ti o ṣe agbejade awoṣe kọọkan.
Akopọ
Together they make machine learning reproducible, auditable, and safe to change.
Jin Dive
Opo gigun ti imọ-ẹrọ ẹya jẹ pq ti awọn igbesẹ ti o yi awọn igbewọle aise ti ko dara (awọn akọọlẹ, awọn aami akoko, ọrọ, awọn iṣowo) sinu awọn ẹya mimọ ti awoṣe le jẹ: awọn ọjọ ṣiṣesọtọ sinu ọjọ-ọsẹ, awọn nọmba deede, awọn ẹka fifi koodu gbigbona kan, iṣakojọpọ itan olumulo sinu awọn iwọn yipo. Awọn paipu ti wa ni kikọ bi koodu nitorinaa wọn ṣiṣẹ ni aami lakoko ikẹkọ ati ni iṣelọpọ. Awọn igbasilẹ ti ikede data ṣe igbasilẹ awọn fọto ti awọn iwe data ati koodu iyipada gangan ti o kọ wọn, nigbagbogbo nipasẹ awọn hashes akoonu. Awọn irinṣẹ bii DVC, LakeFS, ati awọn ile itaja ẹya bii Feast tabi Tecton tọju awọn ẹya wọnyi. Isanwo naa: nigbati awoṣe ba ṣe aiṣedeede, o le pin si isalẹ iru ẹya data ati iru ọgbọn ẹya ti o ṣe jade, ṣe ẹda awọn abajade bit-fun-bit, ki o yi pada ni igboya.
Imọ-imọ-ẹrọ
Ti ikede ni igbagbogbo hashes awọn akoonu inu data (kii ṣe awọn orukọ faili nikan) nitorinaa awọn iyọkuro data kanna ati eyikeyi iyipada jẹ ki ID tuntun ti ko yipada. Awọn opo gigun ti a ṣalaye bi awọn aworan acyclic ti a darí (DAGs) ti awọn igbesẹ iyipada; ọpa kan rin DAG, ṣayẹwo awọn igbewọle ti o yipada nipasẹ awọn hashes wọn, ati tun-ṣiṣẹ nikan awọn ipele ti o kan. Awọn metadata ila-ila ṣe asopọ iye ẹya kọọkan pada si awọn ori ila orisun, ẹya iyipada, ati aami-akoko kan, ṣiṣe atunṣe ati awọn iṣayẹwo.
Ipa Ilana
Iye owo ati isuna
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
Awọn ipinnu diẹ sii
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
Iṣakoso didara
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ojo iwaju ti Awọn pipeline Engineering Ẹya ati Versioning Data
Reti idapọ ti awọn ile itaja ẹya, ẹya data, ati awọn iforukọsilẹ awoṣe sinu awọn iru ẹrọ MLOps ti iṣọkan nibiti gbogbo asọtẹlẹ ti tọpa si itẹka data-plus-koodu gangan. Awọn asọye ẹya ara ẹrọ asọye, deede aaye-ni-akoko deede, ati iṣọpọ pẹlu awọn adehun data yoo dinku koodu lẹ pọ afọwọṣe. Bii ilana ni ayika iṣayẹwo AI ti ndagba, iran alaileyipada yoo di ibeere ibamu, ati pe awọn opo gigun ti awoṣe ede nla yoo gba ikede ti o jọra fun awọn itọsi, awọn ifibọ, ati ajọ-padabọpada.
Real-World imuse
Ile-ifowopamosi kan ṣe agbekalẹ ẹya-ara wiwa-jegudujera rẹ ti a ṣeto ki awọn oluyẹwo le ṣe ẹda awọn akojọpọ idunadura deede ti a lo fun ipinnu asia eyikeyi awọn oṣu nigbamii.
Ẹgbẹ iṣowo e-commerce kan nlo ajọdun lati ṣe iṣiro 'iye iye aṣẹ apapọ lori awọn ọjọ 30 to kọja' ni ẹẹkan ati ṣe iranṣẹ si awọn iṣẹ ikẹkọ mejeeji ati API iṣeduro laaye.
Onimọ-jinlẹ data kan nlo DVC lati yipo pada si data isọdọtun ti ọsẹ to kọja lẹhin ti o ṣe awari igbesẹ deede buggy ti bajẹ awọn ẹya lọwọlọwọ.
Ẹgbẹ ML ilera kan pin itusilẹ awoṣe kọọkan si aworan ifaworanhan akoonu ti awọn igbasilẹ alaisan lati ṣe iṣeduro iwadi le tun ṣiṣẹ ni aami fun awọn olutọsọna.
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Ilana Ilana imuse
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Feature Engineering Pipelines and Data Versioning quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Itọsọna atẹle
Ẹya-ẹrọ
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
What is Feature Engineering Pipelines and Data Versioning?
Awọn opo gigun ti ina-ẹya ṣe iyipada data aise sinu awọn awoṣe awọn ifihan agbara nomba kọ ẹkọ lati inu gangan, lakoko ti ikede data n ṣe deede iru data ati awọn iyipada ti o ṣe agbejade awoṣe kọọkan. Papọ wọn jẹ ki ẹkọ ẹrọ ṣe atunṣe, ifọwọyi, ati ailewu lati yipada.
Kini idi akọkọ ti opo gigun ti imọ-ẹrọ ẹya?
Opo opo gigun ti imọ-ẹrọ ẹya jẹ pq ti awọn igbesẹ iyipada ti o ṣe iyipada aise, awọn igbewọle idoti sinu awọn ẹya nọmba mimọ ti awoṣe le kọ ẹkọ lati.
Kini idi ti awọn irinṣẹ ikede data nigbagbogbo ma hash awọn akoonu inu dataset kan ju ki o kan orukọ faili rẹ nikan?
Hashing akoonu tumọ si pe data kanna n gba ID kanna (ṣiṣẹsẹhin yọkuro) ati pe iyipada eyikeyi n mu ID ami-ami tuntun kan, ti n ṣe idaniloju ailagbara ati ẹda.
Opo opo gigun ti ẹya kan jẹ aṣoju igbagbogbo gẹgẹbi iru igbekalẹ?
Awọn paipu jẹ apẹrẹ bi DAGs nitorinaa eto le pinnu awọn igbẹkẹle laarin awọn igbesẹ ati tun-ṣiṣẹ nikan awọn ipele ti awọn igbewọle wọn yipada.
Isoro wo ni ikede data n yanju julọ taara nigbati awoṣe ti a fi ranṣẹ bẹrẹ huwa buburu?
Ti ikede ṣe igbasilẹ iru aworan aworan dataset ati iru koodu iyipada ti o kọ awoṣe kan, nitorinaa o le ṣe ẹda awọn abajade ki o yi pada si ipo ti o dara ti a mọ.
Ewo ninu iwọnyi jẹ ọpa apẹẹrẹ ti a lo ni pataki fun awọn ile itaja ẹya tabi ti ikede data?
Àsè ati Tecton jẹ awọn ile itaja ẹya, lakoko ti DVC ati LakeFS jẹ awọn irinṣẹ ikede data ti o wọpọ ni awọn opo gigun ti MLOps.