தரவுப் பைப்லைன்கள்: இயந்திரக் கற்றலுக்கான ETL - ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், இயந்திரக் கற்றல் (ML) மாதிரிகள் பல்வேறு தொழில்களில் உள்ள வணிகங்களுக்கு மிகவும் முக்கியமானதாகி வருகின்றன. இருப்பினும், இந்த மாதிரிகளின் வெற்றி தரவின் தரம் மற்றும் கிடைப்பதைப் பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. இங்குதான் தரவுப் பைப்லைன்கள் மற்றும் ETL (பிரித்தெடுத்தல், மாற்றுதல், ஏற்றுதல்) செயல்முறைகள் devreye giriyor. இந்த வழிகாட்டி இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவுப் பைப்லைன்கள் மற்றும் ETL பற்றிய ஒரு விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்கும், அடிப்படைகள் முதல் மேம்பட்ட கருத்துக்கள் மற்றும் நடைமுறைச் செயலாக்கம் வரை அனைத்தையும் உள்ளடக்கியது.

தரவுப் பைப்லைன்கள் என்றால் என்ன?

ஒரு தரவுப் பைப்லைன் என்பது ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மூல அமைப்புகளிலிருந்து தரவை ஒரு இலக்குக்கு, பொதுவாக ஒரு தரவுக் கிடங்கு, தரவு ஏரி அல்லது இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிக்கு நகர்த்தும் தரவு செயலாக்கப் படிகளின் தொடராகும். இது தரவை திறமையாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் பிரித்தெடுக்க, மாற்ற மற்றும் ஏற்ற வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு மீண்டும் செய்யக்கூடிய மற்றும் தானியங்கு செயல்முறையாகும். மாதிரிகள் உயர்தர தரவுடன் பயிற்சி செய்யப்பட்டு வரிசைப்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்வதால், வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய ML அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு தரவுப் பைப்லைன்கள் அவசியமானவை.

தரவுப் பைப்லைனை தரவிற்கான ஒரு அசெம்பிளி லைனாக நினைத்துப் பாருங்கள். ஒரு அசெம்பிளி லைன் மூலப்பொருட்களை ஒரு முடிக்கப்பட்ட பொருளாக மாற்றுவது போல, ஒரு தரவுப் பைப்லைன் மூல தரவை பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திரக் கற்றலுக்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய வடிவமாக மாற்றுகிறது.

இயந்திரக் கற்றலுக்கு தரவுப் பைப்லைன்களின் முக்கியத்துவம்

இயந்திரக் கற்றலுக்கு தரவுப் பைப்லைன்கள் பல காரணங்களுக்காக முக்கியமானவை:

• தரவுத் தரம்: பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவு சுத்தமானதாகவும், துல்லியமானதாகவும், சீரானதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.
• தரவு ஒருங்கிணைப்பு: பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து வரும் தரவை ஒரு ஒருங்கிணைந்த வடிவத்தில் இணைக்கிறது, இது ML பணிகளுக்குப் பயன்படுத்துவதை எளிதாக்குகிறது.
• தானியக்கம்: தரவு செயலாக்கப் படிகளை தானியக்கமாக்குகிறது, கைமுறை முயற்சியைக் குறைத்து செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
• அளவிடுதல்: பெரிய அளவிலான தரவைக் கையாள தரவு செயலாக்க உள்கட்டமைப்பை அளவிட அனுமதிக்கிறது.
• மீண்டும் உருவாக்கும் தன்மை: தரவுத் தயாரிப்பிற்கு ஒரு சீரான மற்றும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய செயல்முறையை வழங்குகிறது, மாதிரிகள் அதே தரவுடன் மீண்டும் பயிற்சி அளிக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

ETL: தரவுப் பைப்லைன்களின் அடித்தளம்

ETL (பிரித்தெடுத்தல், மாற்றுதல், ஏற்றுதல்) என்பது தரவுப் பைப்லைன்களுக்குள் ஒரு அடிப்படை செயல்முறையாகும். இது மூன்று முக்கிய நிலைகளைக் கொண்டுள்ளது:

• பிரித்தெடுத்தல்: பல்வேறு மூல அமைப்புகளிலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுத்தல்.
• மாற்றுதல்: தரவை ஒரு சீரான மற்றும் பயன்படுத்தக்கூடிய வடிவமாக மாற்றுதல்.
• ஏற்றுதல்: மாற்றப்பட்ட தரவை ஒரு இலக்கு அமைப்பில் ஏற்றுதல்.

1. பிரித்தெடுத்தல்

பிரித்தெடுத்தல் கட்டத்தில் பல்வேறு மூல அமைப்புகளிலிருந்து தரவைப் பெறுவது அடங்கும். இந்த அமைப்புகளில் தரவுத்தளங்கள் (எ.கா., MySQL, PostgreSQL, MongoDB), APIகள், தட்டைக் கோப்புகள் (எ.கா., CSV, JSON), கிளவுட் சேமிப்பகம் (எ.கா., Amazon S3, Google Cloud Storage) மற்றும் ஸ்ட்ரீமிங் தளங்கள் (எ.கா., Apache Kafka) ஆகியவை அடங்கும். பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை வெவ்வேறு தரவு வடிவங்கள் மற்றும் நெறிமுறைகளைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட வேண்டும்.

உதாரணம்: ஒரு சில்லறை விற்பனை நிறுவனம் அவர்களின் விற்பனை புள்ளி (POS) அமைப்பிலிருந்து விற்பனைத் தரவையும், அவர்களின் CRM அமைப்பிலிருந்து வாடிக்கையாளர் தரவையும், அவர்களின் இருப்பு மேலாண்மை அமைப்பிலிருந்து தயாரிப்புத் தரவையும் பிரித்தெடுக்கலாம்.

2. மாற்றுதல்

மாற்றுதல் கட்டத்தில் தரவு சுத்தம் செய்யப்பட்டு, சரிபார்க்கப்பட்டு, ஒரு சீரான மற்றும் பயன்படுத்தக்கூடிய வடிவமாக மாற்றப்படுகிறது. இதில் பல படிகள் அடங்கும்:

• தரவு சுத்தம் செய்தல்: பிழைகள், முரண்பாடுகள் மற்றும் விடுபட்ட மதிப்புகளை நீக்குதல் அல்லது சரிசெய்தல்.
• தரவு சரிபார்ப்பு: தரவு முன்வரையறுக்கப்பட்ட தரத் தரங்களை பூர்த்தி செய்வதை உறுதி செய்தல்.
• தரவு மாற்றம்: தேதி வடிவங்களை தரப்படுத்துதல், நாணய மாற்றங்கள் மற்றும் அலகு மாற்றங்கள் போன்ற ஒரு சீரான வடிவத்திற்கு தரவை மாற்றுதல்.
• தரவுத் திரட்டல்: திரட்டப்பட்ட அளவீடுகளை உருவாக்க தரவைச் சுருக்குதல்.
• தரவுச் செறிவூட்டல்: வெளிப்புற மூலங்களிலிருந்து தரவிற்கு கூடுதல் தகவல்களைச் சேர்த்தல்.

உதாரணம்: சில்லறை விற்பனை எடுத்துக்காட்டில், மாற்றுதல் கட்டத்தில் நகல் உள்ளீடுகளை அகற்றுவதன் மூலம் வாடிக்கையாளர் தரவைச் சுத்தம் செய்தல், தயாரிப்பு வகைகளைத் தரப்படுத்துதல் மற்றும் நாணயங்களை ஒரு பொதுவான நாணயத்திற்கு (எ.கா., USD) மாற்றுதல் ஆகியவை அடங்கும்.

3. ஏற்றுதல்

ஏற்றுதல் கட்டத்தில் மாற்றப்பட்ட தரவை ஒரு இலக்கு அமைப்பில் எழுதுவது அடங்கும். இது ஒரு தரவுக் கிடங்கு, தரவு ஏரி அல்லது இயந்திரக் கற்றலுக்கு உகந்த ஒரு குறிப்பிட்ட தரவுக் கடையாக இருக்கலாம். ஏற்றுதல் செயல்முறை பெரிய அளவிலான தரவை திறமையாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் கையாள வடிவமைக்கப்பட வேண்டும்.

உதாரணம்: மாற்றப்பட்ட சில்லறை விற்பனைத் தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் அறிக்கையிடலுக்காக ஒரு தரவுக் கிடங்கில் ஏற்றப்படலாம் அல்லது இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளில் பயன்படுத்த ஒரு அம்சக் கடையில் ஏற்றப்படலாம்.

இயந்திரக் கற்றலுக்கான ஒரு தரவுப் பைப்லைனை உருவாக்குதல்: ஒரு படிப்படியான வழிகாட்டி

இயந்திரக் கற்றலுக்கான ஒரு தரவுப் பைப்லைனை உருவாக்குவது பல படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. தேவைகளை வரையறுக்கவும்

முதல் படி தரவுப் பைப்லைனுக்கான தேவைகளை வரையறுப்பதாகும். இது தரவு மூலங்கள், விரும்பிய தரவு வடிவம், தரவுத் தரத் தரங்கள் மற்றும் செயல்திறன் தேவைகளைக் கண்டறிவதை உள்ளடக்கியது. உங்கள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.

கேட்க வேண்டிய கேள்விகள்:

• என்ன தரவு மூலங்கள் பயன்படுத்தப்படும்?
• என்ன தரவு மாற்றங்கள் தேவை?
• தரவுத் தரத் தேவைகள் என்ன?
• செயல்திறன் தேவைகள் என்ன (எ.கா., தாமதம், செயல்திறன்)?
• இயந்திரக் கற்றலுக்கான இலக்கு தரவுக் கடை என்ன?

2. சரியான கருவிகளைத் தேர்வு செய்யவும்

தரவுப் பைப்லைன்களை உருவாக்க பல கருவிகள் உள்ளன, திறந்த மூல மற்றும் வணிகரீதியானவை. சில பிரபலமான விருப்பங்கள் பின்வருமாறு:

• Apache Airflow: தரவுப் பைப்லைன்களை திட்டமிடுவதற்கும் கண்காணிப்பதற்கும் ஒரு பிரபலமான திறந்த மூல பணிப்பாய்வு மேலாண்மை தளம்.
• Apache NiFi: தரவை சேகரிக்க, செயலாக்க மற்றும் விநியோகிக்க ஒரு திறந்த மூல தரவு ஓட்ட tự động hóa அமைப்பு.
• Prefect: தரவுப் பொறியாளர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு நவீன பணிப்பாய்வு ஒருங்கிணைப்பு தளம்.
• AWS Glue: Amazon Web Services இலிருந்து முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் ETL சேவை.
• Google Cloud Dataflow: Google Cloud Platform இலிருந்து முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் தரவு செயலாக்க சேவை.
• Azure Data Factory: Microsoft Azure இலிருந்து முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் ETL சேவை.
• Informatica PowerCenter: நிறுவன தரவு ஒருங்கிணைப்புக்கான ஒரு வணிக ETL கருவி.
• Talend: திறந்த மூல விருப்பங்களுடன் கூடிய ஒரு வணிக தரவு ஒருங்கிணைப்பு தளம்.

ஒரு கருவியைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது, அளவிடுதல், பயன்பாட்டின் எளிமை, செலவு மற்றும் தற்போதைய அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். சிறந்த கருவி உங்கள் திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் உங்கள் நிறுவனத்தின் தற்போதைய உள்கட்டமைப்பைப் பெரிதும் சார்ந்துள்ளது.

3. தரவுப் பைப்லைன் கட்டமைப்பை வடிவமைக்கவும்

தரவுப் பைப்லைன் கட்டமைப்பு முதல் படியில் வரையறுக்கப்பட்ட தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய வடிவமைக்கப்பட வேண்டும். இது தரவு ஓட்டம், தரவு மாற்றங்கள் மற்றும் பிழை கையாளும் வழிமுறைகளை வரையறுப்பதை உள்ளடக்கியது. பொதுவான கட்டடக்கலை வடிவங்கள் பின்வருமாறு:

• தொகுப்புச் செயலாக்கம்: திட்டமிடப்பட்ட இடைவெளிகளில் பெரிய தொகுதிகளில் தரவைச் செயலாக்குதல். குறைந்த தாமதம் ஒரு முக்கியமான தேவையாக இல்லாத சூழ்நிலைகளுக்கு இது பொருத்தமானது.
• நிகழ்நேர செயலாக்கம்: தரவு வரும்போது நிகழ்நேரத்தில் செயலாக்குதல். மோசடி கண்டறிதல் அல்லது முரண்பாடு கண்டறிதல் போன்ற குறைந்த தாமதம் முக்கியமான சூழ்நிலைகளுக்கு இது பொருத்தமானது.
• லாம்டா கட்டமைப்பு: தொகுப்புச் செயலாக்கம் மற்றும் நிகழ்நேர செயலாக்கத்தை இணைக்கும் ஒரு கலப்பின அணுகுமுறை. இது அதிக செயல்திறன் மற்றும் குறைந்த தாமதம் இரண்டையும் அனுமதிக்கிறது.
• கப்பா கட்டமைப்பு: அனைத்து தரவு செயலாக்கத் தேவைகளுக்கும் ஒரே ஒரு ஸ்ட்ரீம் செயலாக்கப் பைப்லைனை நம்பியிருக்கும் ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட கட்டமைப்பு.

கட்டமைப்பை வடிவமைக்கும்போது தரவு அளவு, தரவு வேகம் மற்றும் தரவு வகை போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். மேலும், தோல்விகள் ஏற்பட்டால் பிழை சகிப்புத்தன்மை மற்றும் தரவு மீட்புக்கான திட்டமிடுங்கள்.

4. தரவுப் பைப்லைனை செயல்படுத்தவும்

கட்டமைப்பு வடிவமைக்கப்பட்டவுடன், அடுத்த படி தரவுப் பைப்லைனை செயல்படுத்துவதாகும். இது தரவை பிரித்தெடுக்க, மாற்ற மற்றும் ஏற்றுவதற்கான குறியீட்டை எழுதுவதை உள்ளடக்கியது. பைப்லைனை பராமரிக்கவும் நீட்டிக்கவும் எளிதாக்க மட்டு மற்றும் மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய குறியீட்டைப் பயன்படுத்தவும். பைப்லைனின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறியவும் வலுவான பிழை கையாளுதல் மற்றும் பதிவுசெய்தலைச் செயல்படுத்தவும்.

சிறந்த நடைமுறைகள்:

• குறியீட்டில் மாற்றங்களைக் கண்காணிக்க பதிப்புக் கட்டுப்பாட்டைப் பயன்படுத்தவும்.
• குறியீடு சரியாக வேலை செய்வதை உறுதி செய்ய அலகு சோதனைகளை எழுதவும்.
• சிக்கல்களை முன்கூட்டியே கண்டறிய கண்காணிப்பு மற்றும் எச்சரிக்கையைச் செயல்படுத்தவும்.
• பைப்லைனின் வடிவமைப்பு மற்றும் செயலாக்கத்தை ஆவணப்படுத்தவும்.

5. தரவுப் பைப்லைனை சோதித்து வரிசைப்படுத்தவும்

தரவுப் பைப்லைனை உற்பத்திக்கு வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன்பு, அது தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்கிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்த அதை முழுமையாக சோதிப்பது முக்கியம். இது தரவுத் தரம், செயல்திறன் மற்றும் பிழை கையாளுதலை சோதிப்பதை உள்ளடக்கியது. நிஜ உலக சூழ்நிலைகளை உருவகப்படுத்த பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தவும். சோதனை முடிந்ததும், பைப்லைனை ஒரு உற்பத்தி சூழலுக்கு வரிசைப்படுத்தவும்.

சோதனை உத்திகள்:

• தரவுத் தர சோதனை: தரவு முன்வரையறுக்கப்பட்ட தரத் தரங்களை பூர்த்தி செய்கிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கவும்.
• செயல்திறன் சோதனை: வெவ்வேறு சுமை நிலைகளின் கீழ் பைப்லைனின் செயல்திறனை அளவிடவும்.
• பிழை கையாளுதல் சோதனை: பைப்லைன் பிழைகளை அழகாக கையாளுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கவும்.
• ஒருங்கிணைப்பு சோதனை: பிற அமைப்புகளுடன் பைப்லைனின் ஒருங்கிணைப்பை சோதிக்கவும்.

6. தரவுப் பைப்லைனைக் கண்காணித்து பராமரிக்கவும்

தரவுப் பைப்லைனை உற்பத்திக்கு வரிசைப்படுத்திய பிறகு, அதன் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணிப்பதும், அது தேவைகளைத் தொடர்ந்து பூர்த்தி செய்வதை உறுதி செய்ய அதைப் பராமரிப்பதும் அவசியம். இது தரவுத் தரம், செயல்திறன் மற்றும் பிழை விகிதங்களைக் கண்காணிப்பதை உள்ளடக்கியது. பைப்லைனின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறியவும் கண்காணிப்புக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும். புதிய தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யவும் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் பைப்லைனைத் தொடர்ந்து புதுப்பிக்கவும்.

கண்காணிப்பு அளவீடுகள்:

• தரவு அளவு
• தரவு தாமதம்
• பிழை விகிதங்கள்
• வளப் பயன்பாடு (CPU, நினைவகம், வட்டு)
• பைப்லைன் செயல்படுத்தும் நேரம்

இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவுப் பைப்லைன்களில் மேம்பட்ட கருத்துக்கள்

ETL இன் அடிப்படைகளுக்கு அப்பால், இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவுப் பைப்லைன்களை கணிசமாக மேம்படுத்தக்கூடிய பல மேம்பட்ட கருத்துக்கள் உள்ளன:

தரவுப் பதிப்பகம்

தரவுப் பதிப்பகம் என்பது காலப்போக்கில் தரவில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கண்காணிக்கும் நடைமுறையாகும். இது ஒரு இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியின் ஒரு குறிப்பிட்ட பதிப்பைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்பட்ட சரியான தரவை மீண்டும் உருவாக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது மீண்டும் உருவாக்கும் தன்மை மற்றும் பிழைத்திருத்தத்திற்கு முக்கியமானது. DVC (தரவுப் பதிப்புக் கட்டுப்பாடு) மற்றும் Pachyderm போன்ற கருவிகள் தரவுப் பதிப்பகத்திற்கு உதவக்கூடும்.

அம்சக் கடைகள்

ஒரு அம்சக் கடை என்பது இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளில் பயன்படுத்தப்படும் அம்சங்களைச் சேமிப்பதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் ஒரு மையப்படுத்தப்பட்ட களஞ்சியமாகும். இது பயிற்சி மற்றும் அனுமானம் இரண்டிற்கும் அம்சங்களை அணுக ஒரு சீரான மற்றும் நம்பகமான வழியை வழங்குகிறது. இது இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்தும் மற்றும் நிர்வகிக்கும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. பிரபலமான அம்சக் கடைகளில் Feast மற்றும் Tecton ஆகியவை அடங்கும்.

ஒருங்கிணைப்புக் கருவிகள்

ஒருங்கிணைப்புக் கருவிகள் தரவுப் பைப்லைன்களை நிர்வகிக்கவும் திட்டமிடவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அவை பணிப்பாய்வுகளை வரையறுக்கவும் செயல்படுத்தவும், அவற்றின் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்கவும், பிழைகளைக் கையாளவும் ஒரு மையப்படுத்தப்பட்ட தளத்தை வழங்குகின்றன. பல சார்புகளுடன் சிக்கலான தரவுப் பைப்லைன்களை நிர்வகிக்க இந்த கருவிகள் அவசியம். Apache Airflow, Prefect, மற்றும் Dagster ஆகியவை பிரபலமான ஒருங்கிணைப்புக் கருவிகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்.

தரவு வம்சாவளி

தரவு வம்சாவளி என்பது தரவுப் பைப்லைன் வழியாக நகரும்போது தரவின் தோற்றம் மற்றும் மாற்றங்களைக் கண்காணிக்கும் செயல்முறையாகும். இது தரவு எவ்வாறு பெறப்பட்டது என்பது பற்றிய தெளிவான புரிதலை வழங்குகிறது மற்றும் சாத்தியமான தரவுத் தரச் சிக்கல்களைக் கண்டறிய உதவுகிறது. தணிக்கை மற்றும் இணக்கத்திற்கு தரவு வம்சாவளி அவசியம். Atlan மற்றும் Alation போன்ற கருவிகள் தரவு வம்சாவளிக்கு உதவக்கூடும்.

இயந்திரக் கற்றலில் தரவுப் பைப்லைன்களின் நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள்

வெவ்வேறு தொழில்களில் இயந்திரக் கற்றலில் தரவுப் பைப்லைன்கள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதற்கான சில நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகளைப் பார்ப்போம்:

எடுத்துக்காட்டு 1: நிதிச் சேவைகளில் மோசடி கண்டறிதல்

ஒரு நிதி நிறுவனம் மோசடியான பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிய இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. தரவுப் பைப்லைன் வங்கி கணக்குகள், கிரெடிட் கார்டுகள் மற்றும் கட்டண நுழைவாயில்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து பரிவர்த்தனைத் தரவைப் பிரித்தெடுக்கிறது. தரவு பின்னர் பரிவர்த்தனைத் தொகை, இடம், நாள் நேரம் மற்றும் பரிவர்த்தனை வரலாறு போன்ற அம்சங்களைச் சேர்க்க மாற்றப்படுகிறது. மாற்றப்பட்ட தரவு பின்னர் ஒரு அம்சக் கடையில் ஏற்றப்படுகிறது, இது ஒரு மோசடி கண்டறிதல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மாதிரி ஒரு நிகழ்நேர அனுமான இயந்திரத்திற்கு வரிசைப்படுத்தப்படுகிறது, இது பரிவர்த்தனைகள் நிகழும்போது அவற்றை மதிப்பிடுகிறது, சந்தேகத்திற்கிடமான பரிவர்த்தனைகளை மேலும் விசாரணைக்குக் குறிக்கிறது.

எடுத்துக்காட்டு 2: இ-காமர்ஸில் பரிந்துரை அமைப்புகள்

ஒரு இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் வாடிக்கையாளர்களுக்கு தயாரிப்புகளைப் பரிந்துரைக்க இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. தரவுப் பைப்லைன் அவர்களின் CRM அமைப்பிலிருந்து வாடிக்கையாளர் தரவையும், அவர்களின் இருப்பு மேலாண்மை அமைப்பிலிருந்து தயாரிப்புத் தரவையும், அவர்களின் வலைத்தளத்திலிருந்து உலாவல் வரலாற்றையும் பிரித்தெடுக்கிறது. தரவு வாடிக்கையாளர் புள்ளிவிவரங்கள், கொள்முதல் வரலாறு, தயாரிப்பு வகைகள் மற்றும் உலாவல் முறைகள் போன்ற அம்சங்களைச் சேர்க்க மாற்றப்படுகிறது. மாற்றப்பட்ட தரவு ஒரு தரவுக் கிடங்கில் ஏற்றப்படுகிறது, இது ஒரு பரிந்துரை மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மாதிரி ஒரு நிகழ்நேர API க்கு வரிசைப்படுத்தப்படுகிறது, இது வாடிக்கையாளர்கள் வலைத்தளத்தில் உலாவும்போது அவர்களுக்கு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தயாரிப்புப் பரிந்துரைகளை வழங்குகிறது.

எடுத்துக்காட்டு 3: உற்பத்தியில் முன்கணிப்பு பராமரிப்பு

ஒரு உற்பத்தி நிறுவனம் உபகரணங்கள் தோல்விகளைக் கணிக்கவும் பராமரிப்பு அட்டவணைகளை மேம்படுத்தவும் இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. தரவுப் பைப்லைன் அவர்களின் உபகரணங்களிலிருந்து சென்சார் தரவையும், அவர்களின் CMMS அமைப்பிலிருந்து பராமரிப்பு பதிவுகளையும், அவர்களின் வானிலை நிலையத்திலிருந்து சுற்றுச்சூழல் தரவையும் பிரித்தெடுக்கிறது. தரவு வெப்பநிலை, அழுத்தம், அதிர்வு மற்றும் இயக்க நேரங்கள் போன்ற அம்சங்களைச் சேர்க்க மாற்றப்படுகிறது. மாற்றப்பட்ட தரவு ஒரு தரவு ஏரியில் ஏற்றப்படுகிறது, இது ஒரு முன்கணிப்பு பராமரிப்பு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மாதிரி ஒரு டாஷ்போர்டுக்கு வரிசைப்படுத்தப்படுகிறது, இது உபகரணங்கள் தோல்வியடையும் போது எச்சரிக்கைகளை வழங்குகிறது, பராமரிப்புக் குழுக்கள் முன்கூட்டியே பராமரிப்பைத் திட்டமிடவும் வேலையில்லா நேரத்தைத் தடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது.

இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவுப் பைப்லைன்களின் எதிர்காலம்

இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவுப் பைப்லைன்கள் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது. கவனிக்க வேண்டிய சில முக்கிய போக்குகள் பின்வருமாறு:

• தானியங்கு அம்சப் பொறியியல்: மூல தரவிலிருந்து தானாக அம்சங்களை உருவாக்கும் கருவிகள், கைமுறை அம்சப் பொறியியலுக்கான தேவையைக் குறைக்கின்றன.
• சர்வர்லெஸ் தரவுப் பைப்லைன்கள்: தரவுப் பைப்லைன்களை உருவாக்கவும் வரிசைப்படுத்தவும் சர்வர்லெஸ் கம்ப்யூட்டிங் தளங்களைப் பயன்படுத்துதல், செயல்பாட்டுச் சுமையைக் குறைத்தல்.
• AI-இயங்கும் தரவுத் தரம்: தரவுத் தரச் சிக்கல்களைத் தானாகக் கண்டறிந்து சரிசெய்ய AI ஐப் பயன்படுத்துதல்.
• எட்ஜ் தரவுப் பைப்லைன்கள்: தரவு மூலத்திற்கு நெருக்கமான நெட்வொர்க்கின் விளிம்பில் தரவைச் செயலாக்குதல், தாமதம் மற்றும் அலைவரிசைத் தேவைகளைக் குறைத்தல்.
• தரவு மெஷ்: களக் குழுக்கள் தங்கள் சொந்த தரவுப் பைப்லைன்களை சொந்தமாக்கவும் நிர்வகிக்கவும் அதிகாரம் அளிக்கும் தரவு நிர்வாகத்திற்கான ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட அணுகுமுறை.

முடிவுரை

தரவுப் பைப்லைன்கள் மற்றும் ETL செயல்முறைகள் வெற்றிகரமான இயந்திரக் கற்றல் அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கு அடிப்படையானவை. முக்கிய கருத்துக்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், தரவுத் தரம் மற்றும் திறமையான ML செயல்பாடுகளை உறுதிசெய்யும் வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தரவு பணிப்பாய்வுகளை நீங்கள் உருவாக்கலாம். இந்த வழிகாட்டி இயந்திரக் கற்றலுக்கான தரவுப் பைப்லைன்களின் அத்தியாவசிய அம்சங்கள் பற்றிய ஒரு விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்கியுள்ளது. தெளிவான தேவைகளை வரையறுப்பது, சரியான கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது, அளவிடக்கூடிய ஒரு கட்டமைப்பை வடிவமைப்பது, மற்றும் உங்கள் பைப்லைன்களைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து பராமரிப்பது ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்த நினைவில் கொள்ளுங்கள். இயந்திரக் கற்றல் துறை வளர்ச்சியடையும்போது, சமீபத்திய போக்குகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களுடன் புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பது பயனுள்ள மற்றும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் தரவுப் பைப்லைன்களை உருவாக்குவதற்கு முக்கியமானது.

நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட தரவுப் பைப்லைன்களை செயல்படுத்துவதன் மூலம், நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவின் முழு திறனையும் வெளிக்கொணரலாம் மற்றும் வணிக மதிப்பை உருவாக்கும் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கலாம்.