✅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