Wie können Sie Data-Engineering-Prinzipien und -Techniken anwenden, um Analysen der künstlichen Intelligenz zu unterstützen?

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Data Engineering ist das Fundament der künstlichen Intelligenz (.AI) analysiert, da es darum geht, Daten so zu sammeln, zu verarbeiten, umzuwandeln und zu speichern, dass KI-Modelle lernen und Aufgaben ausführen können. Data-Engineering-Prinzipien und -Techniken können Ihnen dabei helfen, skalierbare und zuverlässige Datenpipelines, -plattformen und -architekturen zu entwerfen, aufzubauen und zu verwalten, die KI-Analysen unterstützen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Data-Engineering-Prinzipien und -Techniken anwenden können, um Analysen der künstlichen Intelligenz in sechs Schritten zu unterstützen.

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Tony Pericle

1 Verstehen Sie das KI-Problem

Der erste Schritt besteht darin, das KI-Problem, das Sie lösen möchten, und die damit verbundenen Datenanforderungen zu verstehen. Sie müssen die Ziele, den Umfang und die erwarteten Ergebnisse der KI-Analyse definieren und die Datenquellen, Formate, Qualität, Menge und Geschwindigkeit identifizieren, die relevant und verfügbar sind. Sie müssen auch die KI-Techniken und -Tools verstehen, die Sie verwenden werden, wie z. B. maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Sehen oder Spracherkennung, sowie deren Datenabhängigkeiten und -spezifikationen.

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Tony Pericle
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Our ability to dream of possibilities is directly correlated to our understanding of the business domain AND AI’s capabilities.

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2 Entwerfen der Datenpipeline

Der zweite Schritt besteht darin, die Datenpipeline zu entwerfen, die die Daten für die KI-Analyse erfasst, verarbeitet, transformiert und speichert. Sie müssen die geeigneten Data-Engineering-Tools und -Technologien auswählen, die zu Ihren Datenquellen, Formaten, Qualität, Volumen und Geschwindigkeit sowie zu Ihren KI-Techniken und -Tools passen. Sie müssen auch die Data Governance-, Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Aspekte Ihrer Datenpipeline berücksichtigen und sicherstellen, dass Sie die Best Practices und Standards für die Datenentwicklung befolgen.

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Tony Pericle
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Don’t obsess about the data pipeline when you are in the ideation phase. Understand what data you have access to, sketch out your design, construct a round-trip of the proposed solution, and then design and build your data pipeline.

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3 Implementieren der Datenpipeline

Der dritte Schritt besteht darin, die von Ihnen entworfene Datenpipeline mithilfe der von Ihnen ausgewählten Data Engineering-Tools und -Technologien zu implementieren . Sie müssen Code schreiben, testen und bereitstellen, der die Datenerfassungs-, Verarbeitungs-, Transformations- und Speicheraufgaben für Ihre Datenpipeline ausführt. Außerdem müssen Sie die Leistung, Zuverlässigkeit und Effizienz Ihrer Datenpipeline überwachen, Fehler beheben und optimieren sowie alle Fehler, Ausfälle oder Anomalien behandeln, die auftreten können.

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4 Bereiten Sie die Daten für die KI-Analyse vor

Der vierte Schritt besteht darin, die Daten mithilfe der von Ihnen implementierten Datenpipeline für die KI-Analyse vorzubereiten. Sie müssen Datenbereinigungs-, Validierungs-, Integrations- und Anreicherungsaufgaben durchführen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten genau, konsistent, vollständig und für Ihr KI-Problem relevant sind. Sie müssen auch Datenanalyse-, Explorations- und Visualisierungsaufgaben durchführen, um Ihre Daten zu verstehen, Muster, Erkenntnisse und Anomalien zu erkennen und Hypothesen und Fragen für Ihre KI-Analyse zu generieren.

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5 Füttern Sie die Daten mit dem KI-Modell

Der fünfte Schritt besteht darin, die Daten mithilfe der von Ihnen implementierten Datenpipeline in das KI-Modell einzuspeisen, das Sie für Ihre KI-Analyse verwenden möchten. Sie müssen Ihre Daten gemäß den Anforderungen und Spezifikationen Ihres KI-Modells formatieren, strukturieren und kennzeichnen und Ihre Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsätze aufteilen. Außerdem müssen Sie Ihr KI-Modell anhand Ihrer Daten trainieren, optimieren und auswerten und seine Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit messen.

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6 Liefern Sie die KI-Ergebnisse

Der sechste Schritt besteht darin, die KI-Ergebnisse, die Sie aus Ihrer KI-Analyse erhalten haben, mithilfe der von Ihnen implementierten Datenpipeline zu liefern. Sie müssen Ihre KI-Ergebnisse so speichern, organisieren und dokumentieren, dass sie für Ihre Stakeholder zugänglich, verständlich und umsetzbar sind. Außerdem müssen Sie Ihre KI-Ergebnisse mithilfe von Datenvisualisierungs-, Storytelling- und Berichtstechniken präsentieren, kommunizieren und erklären und auf der Grundlage Ihrer KI-Ergebnisse Empfehlungen, Lösungen oder Maßnahmen bereitstellen.

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7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Ort, an dem Sie Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse teilen können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?

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Tony Pericle
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The AI model is never “done.” To continually improve, you need to have the ability to run simulations. A simulation is a comparison of one output using a version of the AI model, compared to another output using a modified version of the AI model. The purpose of this comparison is to isolate and analyze variances. Variances can be adjusted in two ways. The first is with better input, which is difficult to do, but we still should strive to do, within reason. The second is modifying the AI model. Once this AI model is adjusted, which can be done in a variety of ways, re-run the simulation, comparing the output to the baseline output. Did the adjustments reduce the variances? If yes, this is your model (baseline) moving forward.

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Mauricio M.

Master of Mathematics & Industrial Computing. Big Data, Business Intelligence & Analytics.
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Besides data collection and preparation for the AI model and serving results, a robust ai data pipeline involves continuous learning, model evaluation, and a feedback mechanism: Continuous Learning: The data pipeline constantly monitors for new data, automatically ingests, processes, and updates the AI model. This loop ensures the model stays current. Model Evaluation: Regularly assessing the AI model's performance is vital. If it underperforms, it triggers retraining with new data. Feedback Mechanism: To adapt to novel scenarios, the model uses feedback from incorrect predictions. The data pipeline captures and integrates this feedback into the training process.

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1 Verstehen Sie das KI-Problem

2 Entwerfen der Datenpipeline

3 Implementieren der Datenpipeline

4 Bereiten Sie die Daten für die KI-Analyse vor

5 Füttern Sie die Daten mit dem KI-Modell

6 Liefern Sie die KI-Ergebnisse

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