توسط : با شکوفاشدن و رشدیافتن CI و CD برای اینکه کمک و راهبردی برای توسعه Ml بدست آید، متخصصین فناوری اطلاعات چند گزینه‌ای را جهت فهم و هضم بهتر خطوط لوله جهت یادگیری و علاوه بر آن نگهداری قابلیت اطمینان الگوی داده ها ارائه دادند. در این قسمت به بررسی این راه گزینه‌ها می‌پردازیم.
برای بیشتر مدیران اساس جعبه سیاه الگوریتم‌ها و یا مدل‌های یادگیری مرموز است. این قضیه را بیشتر می‌توان در صحنه‌های فیلم مارول در مقابل هوش مصنوعی درک کرد. در حقیقت اینجا هوش مصنوعی به صورتی رفتار می‌کند که می‌تواند مدیران IT را تحت فرمانشان قرار دهد و خود شخصیت اصلی را ایفا کنند. در اینجا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای عملکرد بهتر فرآیندی را القا می‌کنند.
اگر روشن‌تر بگوییم به اینصورت است که خط لوله در این فرآیند قدرت دارد تا مراحل را تصحیح و حتی حذف کند تا گروه مهندسین و تیم‌های فناوری این امکان را داشته باشند که برای رقابت بهتر در حال حاضر یک فناوری بهتر و حیاتی‌تر ارائه دهند.
بیشتر بخوانید: یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟
نقش خطوط لوله داده یادگیری ماشین در دستیابی به خروجی:
خطوط لوله در فرآیند یادگیری ماشین و استخراج داده‌ها تا جمع‌بندی، ساختن الگوریتم و بدست‌آوردن یک خروجی بهینه مراحل توسعه ساخت و اتوماسیون یک خروجی دلخواه را در برنامه مورد نظر انجام می‌دهند. در اینجا متخصصین فناوری یا توسعه‌دهندگان از خطوط لوله در قالب زبان برنامه‌نویسی استفاده می‌کنند. با استفاده از خطوط لوله آنها چرایی و چگونگی بوجود آمدن یک نرم افزار از کد منبع در یک فضای تولید را نشان می‌دهند. بنابراین ما برچسب خطوط لوله را در خیلی از خدمات مرتبط با برنامه نویسی تجاری همچون جایگیری نرم افزار در مخزن جهت بروز شدن مشاهده می‌کنیم.
در یادگیری ماشین خطوط لوله چه چیزی را توصیف می‌کنند؟
منظور از لوله در یادگیری ماشین جریان یک طرفه داده است که بصورت چرخه ای و تکراری دارد. اختصاصا در یادگیری ماشین خطوط لوله این دید را به ما می‌دهند که داده‌ها پیش از جایگیری چگونه تنظیم می‌شوند و چگونه استقرار پیدا می‌کنند.
اجزای خطوط لوله یادگیری ماشین:
در یادگیری ماشین خطوط لوله از چند بخش: جمع‌آوری داده‌ها، پردازش داده‌ها، تحول و الگو یا مدل شکل می‌گیرند.
هر یک از این بخش‌ها با توجه به فرآیند پردازش داده‌ها و کد مربوطه فعالیت می‌کنند.
- جمع‌آوری داده‌ها: داده‌ها در این فرآیند از طریق منابع داده و پایگاه‌ها بدست می‌آیند. این داده‌ها را می‌توان از چند طریق ساده یا پیچیده بدست آورد. می‌توان در قالب یک آپلود ساده باشد و یا طرح پرسش از یک پایگاه داده و منبع بزرگ.
- پردازش داده‌ها: منظور از پردازش داده‌ها در خطوط لوله بوجود آوردن کدهای برنامه نویسی است. در پردازش داده‌ها و اطلاعات بصورت سطر، سطون و مقادیر دسته بندی می‌شوند. در اینجا داده ها براساس کیفیتی که دارند دچار تغییر و اصلاح می‌شوند.
- در این مرحله داده‌هایی که مورد استفاده قرار نمی‌گیرند به عنوان مجموعه مهمان طبقع بندی می‌شوند.
- تحول: ایجاد تغییر و ساماندهی به توابع برنامه را تحول می‌گویند. این فرآیند به‌صورتی انجام می‌گیرد که مدل بتواند داده‌ها را بخواند. یعنی روشن‌تر اینکه داده‌ها به‌صورتی باید طبقه‌بندی کرد که برای مدل قابلیت شناسایی داشته باشند. مثل بهره بردن از کدگذاری داغ جهت انتقال داده متن دسته بندی شده از مجموعه اطلاعات و داده‌ها.
- آموزش: در این مرحله از داده‌ها استفاده می‌کنند و مشخصات مدل بدست می‌آید. این فرآیند براساس نوع مدل کاربردی خواهد بود. بعضا چارچوب‌های یادگیری ماشین پسوندهایی دارند. این پسوندها تنظیم و استقرار مدل را آسانتر می‌کنند.
- آزمایش: بعد از اینکه مرحله آموزش را با موفقیت پشت سر گذاشتیم باید مدل را مورد آزمایش قرار دهیم، تا میزان دقت و نزدیکی آن به پارامترهای تعریف شده را بسنجیم.
اهمیت اسناد در یادگیری ماشین:
در مبحث خطوط لوله مستندات و یا اسناد موجود یکی از جزئیات مهم محسوب می‌شوند. با استفاده از مستندات می‌توان دستورالعمل ایجاد کرد و توابع را در دوره‌های زمانی معین مورد استفاده قرار داد و یا اجرایی کرد. یکی از زبان‌های برنامه نویسی متنی که چنین کاربردی دارد YAML است. این سند در یک پرونده JSON با جفت‌های مقدار نام طراحی شده است.
متخصصان می‌توانند با پشت سر گذاشتن فرآیندی پیچیده به درست‌ترین روش مدیریت خطوط لوله دست پیدا کنند. آنها برای دستیابی به این نقطه از سیستم‌های عامل مدیریت فرآیند خط لوله استفاده می‌کنند. Google Cloud Al و Amazon Sagemaker از جمله معروف‌ترین این دست سیستم‌های عامل هستند.
موارد اشاره شده برای رشد و توسعه دادن به خطوط لوله محیطی یکپارچه پیشنهاد می‌کنند و هر یک نیز خصوصیات منحصربفرد دارند. خوب است بدانید که هر کدام از سرویس‌هایی که ارائه می‌شوند مزایا و ویژگی‌های خود را نسبت به بسترها، رسانه ها و زبانها حفظ می‌کنند.
شتاب دهنده در خطوط لوله‌های یادگیری ماشین:
- متخصصین فناوری اطلاعات به شناخت شتاب دهنده‌ها نیز احتیاج دارند.
- به سرویس‌های ابری که میزبان چند هسته پردازنده به اسم GPU هستند شتاب دهنده می‌گویند.
- جی‌پی‌یو ها پردازنده‌های تخصصی هستند که با استفاده از آنها فضای کافی برای محاسبات ریاضی و گرافیکی خواهیم داشت.
- این پردازنده‌ها قدرت پردازش پارامترهای داده در دسته های وسیع را دارند.
- گاهی شتاب دهنده ها به چارچوب های مازاد احتیاج دارند تا به راه‌حل‌های اتصال به مدل دستیابند.
- به صورت کلی تیم‌های IT برای مدیریت حجم زیادی از پارامترهای بوجود آمده در دوره های آزمایشی به شتاب دهنده‌ها نیاز خواهند داشت.
