ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အတိုင်းအတာအထိ လုပ်နိုင်သော ML မော်ဒယ်အတွက် ဒေတာပိုက်လိုင်းကို စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း။

ML Models များကို လေ့ကျင့်ရန် အရွယ်တင်နိုင်သော ဒေတာပိုက်လိုင်းကို မည်သို့တည်ဆောက်ရမည်နည်း။

အရွယ်အစားမှာ ပိုက်လိုင်းတည်ဆောက်ရာတွင် အခြေခံအဆင့်သုံးဆင့်ရှိပြီး၊

ဒေတာရှာဖွေမှု: ဒေတာကို စနစ်ထဲသို့ မထည့်မီ၊ တန်ဖိုး၊ အန္တရာယ်နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံကဲ့သို့သော လက္ခဏာရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားရပါမည်။ ML algorithm ကိုလေ့ကျင့်ရန် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာ လိုအပ်သောကြောင့်၊ AI ဒေတာ ဒေတာဘေ့စ်များ၊ cloud စနစ်များနှင့် အသုံးပြုသူထည့်သွင်းမှုများကဲ့သို့သော ကွဲပြားသောရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက်များကို ဆွဲယူရန် ပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။

ဒေတာထည့်သွင်းမှု- webhooks နှင့် API ခေါ်ဆိုမှုများ၏အကူအညီဖြင့် အရွယ်အစားရှိ ဒေတာပိုက်လိုင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်အတွက် အလိုအလျောက်ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းကို အသုံးပြုပါသည်။ ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းအတွက် အခြေခံနည်းလမ်းနှစ်ခုမှာ-

• Batch Ingestion- အစုလိုက်ထည့်သွင်းမှုတွင်၊ အချိန်အတန်ကြာပြီးနောက် သို့မဟုတ် သီးခြားဖိုင်အရွယ်အစား သို့မဟုတ် နံပါတ်တစ်ခုသို့ရောက်ရှိပြီးနောက်ကဲ့သို့သော အစပျိုးပုံစံအချို့ကို တုံ့ပြန်ရန်အတွက် အစုလိုက် သို့မဟုတ် အချက်အလက်အုပ်စုများကို ယူသည်။

• ထုတ်လွှင့်မှု ထည့်သွင်းခြင်း- တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်း သုံးစွဲခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းကို ထုတ်လုပ်ပြီး၊ ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားသည်နှင့်တပြိုင်နက် ဒေတာကို ပိုက်လိုင်းထဲသို့ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထုတ်ယူပါသည်။

ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်း- စုဆောင်းထားသော ဒေတာအများစုသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောကြောင့်၊ ၎င်းကို သန့်ရှင်းအောင်၊ ခွဲခြားထားရန်နှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားရန် အရေးကြီးပါသည်။ အသွင်ပြောင်းခြင်းမပြုမီ ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ အသုံးဝင်ဆုံးဒေတာများသာ ကျန်ရှိတော့မည့် ထပ်တူထပ်ခြင်း၊ ကိန်းဂဏန်းဒေတာနှင့် ပျက်စီးနေသောဒေတာများကို ဖယ်ရှားရန်ဖြစ်သည်။

ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း-

ဤအဆင့်တွင်၊ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောဒေတာကို အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဖော်မတ်ချခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ရန်အတွက် သိမ်းဆည်းထားသည်။

မော်ဒယ်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှု-

ဤအဆင့်တွင်၊ မော်ဒယ်ကို စားသုံးမိသောဒေတာကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြား၊ စမ်းသပ်ပြီး လုပ်ဆောင်သည်။ မော်ဒယ်သည် ဒိုမိန်းနှင့် လိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သန့်စင်ထားသည်။ မော်ဒယ်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင်၊ ကုဒ်ကို စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်၏ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသော ဗားရှင်းတွင် သိမ်းဆည်းထားသည်။

မော်ဒယ် ဖြန့်ကျက်မှု-

မော်ဒယ် ဖြန့်ကျက်မှု အဆင့်တွင်၊ ဉာဏ်ရည်တု ဖြေရှင်းချက်အား စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူများ အသုံးပြုရန်အတွက် အသုံးပြုရန် အသုံးပြုထားသည်။

ဒေတာပိုက်လိုင်းများ - အကျိုးကျေးဇူးများ

ဒေတာပိုက်လိုင်းဆွဲခြင်းသည် သိသိသာသာတိုတောင်းသောအချိန်အတွင်း ပိုမိုထက်မြက်သော၊ ပိုမိုအရွယ်အစားပိုမို၍ တိကျသော ML မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်နှင့် အသုံးပြုရန် ကူညီပေးပါသည်။ ML data pipelining ၏ အကျိုးကျေးဇူးအချို့ ပါဝင်သည်။

အကောင်းဆုံးအချိန်ဇယားဆွဲခြင်း- သင့်စက်-သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ချောမွေ့စွာလည်ပတ်နိုင်စေရန်အတွက် အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ML အတိုင်းအတာ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ အဖွဲ့သည် ML ပိုက်လိုင်းရှိ အချို့သောဒြပ်စင်များကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ အသုံးပြုသည်ကို တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။ ကွန်ပျူတာအချိန်ကို လျှော့ချရန်နှင့် အအေးမိခြင်းများကို ဖယ်ရှားရန်၊ မကြာခဏအသုံးပြုသည့် algorithm ခေါ်ဆိုမှုများအတွက် ဖြန့်ကျက်မှုကို အချိန်ဇယားဆွဲနိုင်သည်။

နည်းပညာ၊ မူဘောင်နှင့် ဘာသာစကားလွတ်လပ်မှု- အကယ်၍ သင်သည် သမားရိုးကျ monolithic ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဗိသုကာကို အသုံးပြုပါက၊ သင်သည် coding language နှင့် ကိုက်ညီရန် လိုအပ်ပြီး လိုအပ်သော မှီခိုမှုအားလုံးကို တစ်ပြိုင်နက် တင်ကြောင်း သေချာပါစေ။ သို့သော် API အဆုံးအဖြတ်များကို အသုံးပြု၍ ML ဒေတာပိုက်လိုင်းဖြင့်၊ ကုဒ်၏ကွဲလွဲနေသောအစိတ်အပိုင်းများကို မတူညီသောဘာသာစကားများစွာဖြင့် ရေးသားထားပြီး ၎င်းတို့၏ သီးခြားဘောင်များကို အသုံးပြုပါသည်။

ML ပိုက်လိုင်းကို အသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်မှာ မူဘောင် သို့မဟုတ် ဘာသာစကားမသက်ဆိုင်ဘဲ နည်းပညာအစုအဝေးတွင် မော်ဒယ်အပိုင်းအစများကို အကြိမ်များစွာ ပြန်လည်အသုံးပြုခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် အစပြုမှုကို အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်စွမ်းဖြစ်သည်။

ဒေတာပိုက်လိုင်း၏စိန်ခေါ်မှုများ

AI မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမှ ဖြန့်ကျက်ခြင်းအထိ ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် မလွယ်ကူပါ။ စမ်းသပ်မှုအခြေအနေများတွင်၊ လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များ ပိုမိုတောင်းဆိုလာနိုင်ပြီး ထိုသို့သောအမှားများသည် လုပ်ငန်းအတွက် အကုန်အကျများနိုင်ပါသည်။ ဒေတာသွယ်တန်းခြင်း၏ စိန်ခေါ်မှုအချို့မှာ-

နည်းပညာဆိုင်ရာအခက်အခဲများ- ဒေတာပမာဏများလာသည်နှင့်အမျှ နည်းပညာဆိုင်ရာအခက်အခဲများလည်း တိုးလာပါသည်။ ဤရှုပ်ထွေးမှုများသည် ဗိသုကာပညာတွင် ပြဿနာများဖြစ်ပေါ်စေပြီး ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကန့်သတ်ချက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။

သန့်ရှင်းရေးနှင့် ပြင်ဆင်မှု စိန်ခေါ်မှုများ ဒေတာပိုက်လိုင်း သွယ်တန်းခြင်းဆိုင်ရာ နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများအပြင် သန့်စင်ရေး နှင့် စိန်ခေါ်မှုများလည်း ရှိသေးသည်။ ဒေတာပြင်ဆင်မှု။ အဆိုပါ အချက်အလက်အကြမ်း အတိုင်းအတာဖြင့် ပြင်ဆင်ထားသင့်ပြီး တံဆိပ်ခတ်ခြင်းကို တိကျစွာမလုပ်ဆောင်ပါက AI ဖြေရှင်းချက်တွင် ပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။

အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများ- နည်းပညာအသစ်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်လိုက်သောအခါ၊ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာနှင့် ယဉ်ကျေးမှုအဆင့်တွင် ပထမဆုံးသော အဓိကပြဿနာမှာ ပေါ်ပေါက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ယဉ်ကျေးမှု ပြောင်းလဲမှု မရှိလျှင် သို့မဟုတ် အကောင်အထည် မဖော်မီတွင် လူများက ပြင်ဆင်ထားခြင်းမရှိပါက၊ ၎င်းသည် ပျက်စီးခြင်းသို့ ရောက်နိုင်သည်။ AI ပိုက်လိုင်း စီမံကိန်းကို။

အချက်အလက်လုံခြုံရေး: သင်၏ ML ပရောဂျက်ကို ချဲ့ထွင်သောအခါ၊ ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် အုပ်ချုပ်မှုကို ခန့်မှန်းခြင်းသည် ပြဿနာကြီးတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ အစကတည်းက အချက်အလက်၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းကို တစ်နေရာတည်းတွင် သိမ်းဆည်းထားမည်ဖြစ်သည်။ ခိုးယူခံရခြင်း၊ ခေါင်းပုံဖြတ်ခံရခြင်း သို့မဟုတ် အားနည်းချက်အသစ်များ ဖွင့်လှစ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများ ရှိနိုင်သည်။

ဒေတာပိုက်လိုင်းတစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည် သင့်လုပ်ငန်းရည်မှန်းချက်များ၊ အရွယ်တင်နိုင်သော ML မော်ဒယ်လိုအပ်ချက်များနှင့် သင်လိုအပ်သော အရည်အသွေးနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုအဆင့်တို့နှင့် ကိုက်ညီသင့်ပါသည်။

အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ဒေတာပိုက်လိုင်းတစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်း စက်သင်ယူမှုပုံစံများ စိန်ခေါ်မှု၊ အချိန်ကုန်၊ ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။ Shaip သည် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး အမှားအယွင်းကင်းစေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျယ်ပြန့်သော ဒေတာစုဆောင်းမှု အတွေ့အကြုံဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းသည် သင့်အား ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပေးပို့နိုင်ရန် ကူညီပေးလိမ့်မည်၊ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်ပေါင်းစပ်ထားသော၊ နှင့် အဆုံးမှအဆုံး စက်သင်ယူမှုဖြေရှင်းချက် ကုန်ကျစရိတ်၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုမှာ။