విషయము
Q:
డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కొన్ని ముఖ్య మార్గాలు ఏమిటి?
A:
యంత్ర అభ్యాసం మరియు AI యొక్క డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలను నాలుగు విభిన్న దశలుగా విభజించవచ్చు:
- డేటా సముపార్జన మరియు అన్వేషణ,
- మోడల్ భవనం,
- మోడల్ విస్తరణ మరియు
- ఆన్‌లైన్ మూల్యాంకనం మరియు శుద్ధీకరణ.
నా అనుభవం నుండి, ఏ మెషీన్-లెర్నింగ్-బేస్డ్ డేటా సైన్స్ ప్రాసెస్‌లో డేటా సముపార్జన మరియు మోడల్ విస్తరణ దశలు, మరియు వాటిని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఇక్కడ రెండు మార్గాలు ఉన్నాయి:
1. అధిక ప్రాప్యత కలిగిన డేటాస్టోర్ను ఏర్పాటు చేయండి.
చాలా సంస్థలలో, డేటా ఒక కేంద్ర ప్రదేశంలో నిల్వ చేయబడదు. కస్టమర్లకు సంబంధించిన సమాచారాన్ని తీసుకుందాం. మీ వ్యాపారం వెబ్ అప్లికేషన్ అయితే మీకు కస్టమర్ సంప్రదింపు సమాచారం, కస్టమర్ మద్దతు, కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్ మరియు కస్టమర్ బ్రౌజింగ్ చరిత్ర ఉన్నాయి. ఈ డేటా అంతా సహజంగా చెల్లాచెదురుగా ఉన్నాయి, ఎందుకంటే అవి వేర్వేరు ప్రయోజనాలకు ఉపయోగపడతాయి. అవి వేర్వేరు డేటాబేస్‌లలో నివసించగలవు మరియు కొన్ని పూర్తిగా నిర్మాణాత్మకంగా మరియు కొన్ని నిర్మాణాత్మకంగా ఉండకపోవచ్చు మరియు సాదా ఫైల్‌లుగా కూడా నిల్వ చేయబడతాయి.
దురదృష్టవశాత్తు, ఈ డేటాసెట్ల యొక్క చెల్లాచెదరు డేటా సైన్స్ పనికి అన్ని NLP, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AI సమస్యలకు ఆధారం. సమాచారం. కాబట్టి, ఈ డేటాను ఒకే చోట కలిగి ఉండటం - డేటాస్టోర్ - మోడల్ అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను వేగవంతం చేయడంలో ముఖ్యమైనది. అన్ని డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలకు ఇది కీలకమైన భాగం కనుక, సంస్థలు తమ డేటాస్టోర్లను నిర్మించడంలో సహాయపడటానికి అర్హత కలిగిన డేటా ఇంజనీర్లను నియమించాలి. ఇది సరళమైన డేటా ఒక ప్రదేశంలోకి డంప్‌గా సులభంగా ప్రారంభమవుతుంది మరియు నెమ్మదిగా బాగా ఆలోచించదగిన డేటా రిపోజిటరీగా పెరుగుతుంది, పూర్తిగా డాక్యుమెంట్ చేయబడి, వివిధ ప్రయోజనాల కోసం డేటా యొక్క ఉపసమితులను వేర్వేరు ఫార్మాట్లలోకి ఎగుమతి చేయడానికి యుటిలిటీ సాధనాలతో ప్రశ్నించవచ్చు.
2. మీ మోడళ్లను అతుకులు సమైక్యత కోసం ఒక సేవగా బహిర్గతం చేయండి.
డేటాకు ప్రాప్యతను ప్రారంభించడంతో పాటు, డేటా శాస్త్రవేత్తలు అభివృద్ధి చేసిన మోడళ్లను ఉత్పత్తికి అనుసంధానించడం కూడా ముఖ్యం. పైథాన్‌లో అభివృద్ధి చేసిన మోడళ్లను రూబీపై పనిచేసే వెబ్ అప్లికేషన్‌తో అనుసంధానించడం చాలా కష్టం. అదనంగా, మోడళ్లకు మీ ఉత్పత్తి అందించలేని డేటా డిపెండెన్సీలు చాలా ఉండవచ్చు.
దీన్ని ఎదుర్కోవటానికి ఒక మార్గం ఏమిటంటే, మీ మోడల్ చుట్టూ బలమైన మౌలిక సదుపాయాలను ఏర్పాటు చేయడం మరియు మోడల్‌ను “వెబ్ సేవ” గా ఉపయోగించడానికి మీ ఉత్పత్తికి అవసరమైన తగినంత కార్యాచరణను బహిర్గతం చేయడం. ఉదాహరణకు, మీ అనువర్తనానికి ఉత్పత్తి సమీక్షలపై సెంటిమెంట్ వర్గీకరణ అవసరమైతే , ఇది చేయవలసిందల్లా వెబ్ సేవను ప్రారంభించడం, సంబంధిత మరియు సేవలను అందించడం ద్వారా ఉత్పత్తి నేరుగా ఉపయోగించగల తగిన సెంటిమెంట్ వర్గీకరణను తిరిగి ఇస్తుంది. ఈ విధంగా ఇంటిగ్రేషన్ కేవలం API కాల్ రూపంలో ఉంటుంది. మోడల్‌ను మరియు దానిని ఉపయోగించే ఉత్పత్తిని విడదీయడం వలన మీరు ముందుకు వచ్చే కొత్త ఉత్పత్తులకు ఈ మోడళ్లను చిన్న ఇబ్బంది లేకుండా ఉపయోగించడం చాలా సులభం.
ఇప్పుడు, మీ మోడల్ చుట్టూ మౌలిక సదుపాయాలను ఏర్పాటు చేయడం మొత్తం ఇతర కథ మరియు మీ ఇంజనీరింగ్ బృందాల నుండి భారీ ప్రారంభ పెట్టుబడి అవసరం. మౌలిక సదుపాయాలు ఉన్న తర్వాత, ఇది మౌలిక సదుపాయాలకు సరిపోయే విధంగా నమూనాలను నిర్మించడం మాత్రమే.