Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/smartech_ir/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tgoop/post.php on line 50
هوش مصنوعی اسمارت نکست@smartech_ir P.1520
SMARTECH_IR Telegram 1520
مرحله هشتم MLOps: مدیریت داده‌ها (Data Management)

(قسمت دهم)

🟡داده‌ها، قلب تپنده هر پروژه یادگیری ماشینی هستند. بدون داده‌های باکیفیت و سازمان‌دهی شده، حتی بهترین مدل‌ها هم نمی‌توانند عملکرد خوبی داشته باشند. به همین دلیل، مدیریت داده‌ها یکی از مهم‌ترین مراحل در MLOps است.

⬅️چرا مدیریت داده‌ها مهمه؟

🟡کیفیت داده‌ها: داده‌های با کیفیت پایین می‌تونند منجر به مدل‌های با عملکرد پایین بشن
.
🟡دسترسی به داده‌ها: تیم‌های مختلف باید به راحتی به داده‌ها دسترسی داشته باشن.

🟡نسخه‌های مختلف داده: ممکنه در طول زمان تغییراتی در داده‌ها ایجاد بشن و نیاز به مدیریت نسخه‌های مختلف داده باشه.

🟡امنیت داده‌ها: داده‌ها باید به صورت ایمن ذخیره و مدیریت بشن.

⬅️چه کارهایی در مرحله مدیریت داده‌ها انجام می‌شه؟

🟡جمع‌آوری داده‌ها: داده‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌های CSV، APIها و ... جمع‌آوری می‌شن.

🟡تمیز کردن داده‌ها: داده‌ها تمیز شده و از خطاها، ناسازگاری‌ها و داده‌های پرت پاک می‌شن.

🟡تبدیل داده‌ها: داده‌ها به فرمتی تبدیل می‌شن که برای مدل مناسب باشه.

🟡برچسب‌گذاری داده‌ها: در مسائل یادگیری نظارت‌شده، داده‌ها برچسب‌گذاری می‌شن.

🟡ذخیره‌سازی داده‌ها: داده‌ها در یک مخزن داده مرکزی ذخیره می‌شن.

🟡نسخه‌بندی داده‌ها: از نسخه‌های مختلف داده نگهداری می‌شه.

امنیت داده‌ها: داده‌ها با استفاده از روش‌های رمزنگاری و کنترل دسترسی محافظت می‌شن.

⬅️ابزارهای مدیریت داده‌ها

🟡پایگاه داده‌های رابطه‌ای: برای ذخیره داده‌های ساخت‌یافته

🟡پایگاه داده‌های NoSQL: برای ذخیره داده‌های غیرساخت‌یافته

🟡پایگاهData Lakes: برای ذخیره حجم عظیمی از داده‌ها در فرمت خام

🟡ابزارهای ETL: برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها

⬅️مزایای مدیریت داده‌ها

🟡افزایش کیفیت مدل‌ها: با استفاده از داده‌های با کیفیت، می‌شه مدل‌های دقیق‌تری ایجاد کرد.

🟡افزایش سرعت توسعه: با داشتن یک سیستم مدیریت داده‌های کارآمد، می‌شه به سرعت به داده‌ها دسترسی پیدا کرد و اون هارو پردازش کرد.

🟡کاهش هزینه‌ها: با جلوگیری از تکرار کارها و بهبود بهره‌وری، می‌شه هزینه‌های مربوط به داده‌ها رو کاهش داد.

#Mlops

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6



tgoop.com/smartech_ir/1520
Create:
Last Update:

مرحله هشتم MLOps: مدیریت داده‌ها (Data Management)

(قسمت دهم)

🟡داده‌ها، قلب تپنده هر پروژه یادگیری ماشینی هستند. بدون داده‌های باکیفیت و سازمان‌دهی شده، حتی بهترین مدل‌ها هم نمی‌توانند عملکرد خوبی داشته باشند. به همین دلیل، مدیریت داده‌ها یکی از مهم‌ترین مراحل در MLOps است.

⬅️چرا مدیریت داده‌ها مهمه؟

🟡کیفیت داده‌ها: داده‌های با کیفیت پایین می‌تونند منجر به مدل‌های با عملکرد پایین بشن
.
🟡دسترسی به داده‌ها: تیم‌های مختلف باید به راحتی به داده‌ها دسترسی داشته باشن.

🟡نسخه‌های مختلف داده: ممکنه در طول زمان تغییراتی در داده‌ها ایجاد بشن و نیاز به مدیریت نسخه‌های مختلف داده باشه.

🟡امنیت داده‌ها: داده‌ها باید به صورت ایمن ذخیره و مدیریت بشن.

⬅️چه کارهایی در مرحله مدیریت داده‌ها انجام می‌شه؟

🟡جمع‌آوری داده‌ها: داده‌ها از منابع مختلفی مانند پایگاه داده‌ها، فایل‌های CSV، APIها و ... جمع‌آوری می‌شن.

🟡تمیز کردن داده‌ها: داده‌ها تمیز شده و از خطاها، ناسازگاری‌ها و داده‌های پرت پاک می‌شن.

🟡تبدیل داده‌ها: داده‌ها به فرمتی تبدیل می‌شن که برای مدل مناسب باشه.

🟡برچسب‌گذاری داده‌ها: در مسائل یادگیری نظارت‌شده، داده‌ها برچسب‌گذاری می‌شن.

🟡ذخیره‌سازی داده‌ها: داده‌ها در یک مخزن داده مرکزی ذخیره می‌شن.

🟡نسخه‌بندی داده‌ها: از نسخه‌های مختلف داده نگهداری می‌شه.

امنیت داده‌ها: داده‌ها با استفاده از روش‌های رمزنگاری و کنترل دسترسی محافظت می‌شن.

⬅️ابزارهای مدیریت داده‌ها

🟡پایگاه داده‌های رابطه‌ای: برای ذخیره داده‌های ساخت‌یافته

🟡پایگاه داده‌های NoSQL: برای ذخیره داده‌های غیرساخت‌یافته

🟡پایگاهData Lakes: برای ذخیره حجم عظیمی از داده‌ها در فرمت خام

🟡ابزارهای ETL: برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها

⬅️مزایای مدیریت داده‌ها

🟡افزایش کیفیت مدل‌ها: با استفاده از داده‌های با کیفیت، می‌شه مدل‌های دقیق‌تری ایجاد کرد.

🟡افزایش سرعت توسعه: با داشتن یک سیستم مدیریت داده‌های کارآمد، می‌شه به سرعت به داده‌ها دسترسی پیدا کرد و اون هارو پردازش کرد.

🟡کاهش هزینه‌ها: با جلوگیری از تکرار کارها و بهبود بهره‌وری، می‌شه هزینه‌های مربوط به داده‌ها رو کاهش داد.

#Mlops

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

BY هوش مصنوعی اسمارت نکست




Share with your friend now:
tgoop.com/smartech_ir/1520

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

"Doxxing content is forbidden on Telegram and our moderators routinely remove such content from around the world," said a spokesman for the messaging app, Remi Vaughn. As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. How to Create a Private or Public Channel on Telegram? A Hong Kong protester with a petrol bomb. File photo: Dylan Hollingsworth/HKFP. When choosing the right name for your Telegram channel, use the language of your target audience. The name must sum up the essence of your channel in 1-3 words. If you’re planning to expand your Telegram audience, it makes sense to incorporate keywords into your name.
from us


Telegram هوش مصنوعی اسمارت نکست
FROM American