Данные — это топливо, которое питает модели AI и ML. Без достаточно качественных релевантных данных невозможно обучать и разрабатывать точные и эффективные модели.

DataOps (операции с данными) в искусственном интеллекте (ИИ) — это набор методов и процессов, направленных на оптимизацию управления и потока данных на протяжении всего жизненного цикла разработки ИИ. Цель DataOps — повысить скорость, качество и надежность данных в системах ИИ. Это расширение методологии DevOps (Development Operations), которая направлена ​​на повышение скорости и надежности разработки программного обеспечения.

Что такое DataOps?

DataOps (операции с данными) — это автоматизированная и ориентированная на процессы практика управления данными. Он отслеживает жизненный цикл данных от начала до конца, предоставляя бизнес-пользователям предсказуемые потоки данных. DataOps ускоряет цикл анализа данных, автоматизируя задачи управления данными.

Возьмем пример беспилотного автомобиля. Чтобы разработать самоуправляемый автомобиль, модель ИИ должна быть обучена на большом количестве данных, включая различные сценарии, такие как различные погодные условия, схемы движения и расположение дорог. Эти данные используются, чтобы научить модель ориентироваться на дорогах, принимать решения и реагировать на различные ситуации. Без достаточного количества данных модель не была бы подвержена достаточно разнообразным сценариям и не смогла бы хорошо работать в реальных ситуациях. Для DataOps требуются высокопроизводительные и масштабируемые озера данных, которые могут обрабатывать смешанные рабочие нагрузки и различные типы данных. , видео, текст и данные с датчиков, которые обладают возможностями производительности, необходимыми для полного использования уровня вычислений.

Каков жизненный цикл данных?

  1. Генерация данных. Существуют различные способы создания данных внутри компании, будь то взаимодействие с клиентами, внутренние операции или внешние источники. Генерация данных может происходить тремя основными способами:
  • Ввод данных: ручной ввод новой информации в систему, часто с использованием форм или других интерфейсов ввода.
  • Сбор данных: процесс сбора информации из различных источников, например документов, и преобразования ее в цифровой формат, понятный компьютерам.
  • Сбор данных: процесс получения данных из внешних источников, например, через партнерства или внешних поставщиков данных, таких как Tagx.

2. Обработка данных. После сбора данных их необходимо очистить, подготовить и преобразовать в более удобный формат. Этот процесс имеет решающее значение для обеспечения точности, полноты и согласованности данных.

3. Хранение данных: после обработки данные должны быть защищены и сохранены для использования в будущем. Это включает в себя обеспечение безопасности данных и соблюдение нормативных требований.

4. Управление данными: непрерывный процесс организации, хранения и обслуживания данных с момента их создания до момента, когда они больше не нужны. Это включает в себя управление данными, обеспечение качества данных и архивирование данных. Эффективное управление данными имеет решающее значение для обеспечения доступности, целостности и безопасности данных.

Преимущества операций с данными

DataOps позволяет организациям эффективно управлять своими данными и оптимизировать их на протяжении всего жизненного цикла разработки ИИ. Это включает в себя:

  • Идентификация и сбор данных из всех источников. DataOps широко используется для идентификации и сбора данных из самых разных источников, включая внутренние данные, внешние данные и общедоступные наборы данных. Это полезно для организаций, чтобы иметь доступ к данным, которые им нужны для обучения и тестирования своих моделей ИИ.
  • Автоматическая интеграция новых данных. DataOps позволяет организациям автоматически интегрировать новые данные в свои конвейеры данных. Это гарантирует, что данные постоянно обновляются и что самая последняя информация всегда доступна для пользователей.
  • Централизация данных и устранение хранилищ данных. Компании сосредотачиваются на операциях с данными, чтобы централизовать свои данные и устранить хранилища данных. Это повышает доступность данных и помогает обеспечить согласованное использование данных во всей организации.
  • Автоматизация изменений в конвейере данных. Внедрение DataOps помогает автоматизировать изменения в конвейере данных. Это увеличивает скорость и эффективность управления данными и помогает обеспечить согласованное использование данных во всей организации.

Внедряя DataOps, организации могут повысить скорость, качество и надежность своих данных и моделей ИИ, а также сократить время и затраты на разработку и развертывание систем ИИ. Кроме того, при наличии надлежащего управления данными и руководства разработанные модели ИИ могут быть объяснимыми и заслуживающими доверия, что может быть полезно для нормативных и этических соображений.

Данные TagX как услуга

Данные как услуга (DaaS) — это предоставление данных одной компанией другим компаниям. TagX предоставляет DaaS компаниям, занимающимся ИИ, путем сбора, подготовки и аннотирования данных, которые можно использовать для обучения и тестирования моделей ИИ.

Вот более подробное объяснение того, как TagX предоставляет DaaS компаниям, занимающимся искусственным интеллектом:

  1. Сбор данных: TagX собирает широкий спектр данных из различных источников, таких как общедоступные наборы данных, собственные данные и сторонние поставщики. Эти данные включают изображения, видео, текст и аудиоданные, которые можно использовать для обучения моделей ИИ для различных вариантов использования.
  2. Подготовка данных. После того, как данные собраны, TagX подготавливает их для использования в моделях ИИ, очищая, нормализуя и форматируя данные. Это гарантирует, что данные находятся в формате, который может быть легко использован моделями ИИ.
  3. Аннотации данных: TagX использует команду аннотаторов для маркировки и маркировки данных, определяя определенные атрибуты и функции, которые будут использоваться моделями ИИ. Сюда входят аннотации к изображениям, аннотации к видео, текстовые аннотации и аудиоаннотации. Этот шаг имеет решающее значение для обучения моделей ИИ, поскольку модели учатся на размеченных данных.
  4. Управление данными: TagX обеспечивает надлежащее управление данными и управление ими, включая конфиденциальность и безопасность данных. Мы следуем передовым методам и правилам управления данными, чтобы гарантировать, что предоставленные данные заслуживают доверия и соответствуют правилам.
  5. Мониторинг данных: TagX постоянно отслеживает данные и обновляет их по мере необходимости, чтобы убедиться, что они актуальны и актуальны. Это помогает гарантировать точность и надежность моделей ИИ, обученных с использованием наших данных.

Предоставляя данные как услугу, TagX облегчает компаниям, занимающимся ИИ, доступ к высококачественным актуальным данным, которые можно использовать для обучения и тестирования моделей ИИ. Это помогает компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, повышать скорость, качество и надежность своих моделей, а также сокращать время и затраты на разработку систем искусственного интеллекта. Кроме того, предоставляя данные, которые должным образом аннотированы и управляются, разработанные модели ИИ могут быть объяснимыми и заслуживающими доверия, что может быть полезно для нормативных и этических соображений.

Заключение

Повышение гибкости для повышения скорости обработки данных и повышения качества данных для получения действенной информации является задачей многих компаний. Этот фокус создает потребность в гибком подходе к управлению данными, таком как DataOps.

Помимо применения технологий DataOps, процессы и люди также должны учитываться для улучшения операций с данными. Например, важно внедрить новые методы управления данными, совместимые с DataOps. Человеческий фактор также имеет решающее значение. TagX может помочь, если вам нужна помощь в разработке DataOps для вашего бизнеса и принятии решения о том, какие технологии использовать.