Maşın Öyrənmə Əməliyyatları nədir və Data mühəndisliyi ilə necə inteqrasiya olunur?

MLOps və Data Engineering ilə İntegrasiyası

Son illərdə süni intellekt (AI) və maşın öyrənməsi (ML) sahəsindəki inkişaflar, daha müasir və effektiv texnologiyaların istifadəsini zəruri etmişdir. Bu texnologiyalar arasında MLOps və Data Engineering iki əsas sahədir ki, bunlar bir-birilə sıx əlaqəlidir və birgə işləyərək daha sürətli və etibarlı maşın öyrənməsi layihələrinin həyata keçirilməsinə kömək edirlər. Bu yazıda, MLOps nədir, Data Engineering ilə necə inteqrasiya olunur və bu əlaqənin önəmi haqqında ümumi bir baxış verəcəyik.

1. MLOps Nədir?

MLOps (Machine Learning Operations), maşın öyrənməsi və süni intellekt layihələrinin istehsal mühitində effektiv və etibarlı şəkildə həyata keçirilməsini təmin etmək üçün tətbiq olunan praktikalardır. MLOps, DevOps yanaşmasından ilham alaraq, maşın öyrənməsi modellərinin inkişafı, yerləşdirilməsi və saxlanmasını asanlaşdırmaq üçün yaradılmışdır. DevOps, proqram təminatının inkişaf və istehsal arasındakı əlaqəni gücləndirən bir yanaşmadır, MLOps isə buna bənzər bir yanaşma ilə maşın öyrənməsi layihələrini daha səmərəli və uyğunlaşdırılmış şəkildə idarə etməyə yönəlir.

MLOps, modellərin həyat dövrünü idarə etməyə kömək edir. Bu, verilənlərin toplanmasından tutmuş, modellərin təliminə, testinə, yerləşdirilməsinə və saxlanmasına qədər bütün mərhələləri əhatə edir. Bu yanaşma, maşın öyrənməsi komandalarının daha sürətli və effektiv şəkildə işləmələrini təmin edir, həmçinin modellərin keyfiyyətini və davamlılığını artırır.

2. Data Engineering Nədir?

Data Engineering, böyük verilənlərlə işləmək və onları analiz etmək üçün tələb olunan alətlərin və infrastrukturların qurulması ilə məşğul olan sahədir. Data mühəndisləri, verilənlərin toplanması, təmizlənməsi, saxlanması və işlənməsi proseslərini idarə edirlər. Bu sahənin məqsədi, məlumatların düzgün bir şəkildə təhlil edilməsini və modellər üçün uyğun hala gətirilməsini təmin etməkdir.

Data Engineering, maşın öyrənməsi modellərinin təlimi və tətbiqi üçün kritik rol oynayır. Yaxşı strukturlaşdırılmış və təmizlənmiş verilənlər olmadan, effektiv modellər yaratmaq çox çətindir. Buna görə də, Data Engineering və MLOps arasında güclü bir əlaqə olmalıdır, çünki məlumatların düzgün işlənməsi və təhlil olunması, MLOps-un uğurlu icrası üçün vacibdir.

3. MLOps və Data Engineering-in İntegrasiyası

MLOps və Data Engineering arasındakı inteqrasiya, maşın öyrənməsi layihələrinin uğurla həyata keçirilməsi üçün əsasdır. Bu inteqrasiyanın necə işlədiyini anlamaq üçün hər iki sahənin necə bir-birilə əlaqəli olduğunu başa düşmək vacibdir.

a) Verilənlərin Hazırlanması və Təmizlənməsi

Data Engineering-in rolunun başında verilənlərin hazırlanması və təmizlənməsi gəlir. Maşın öyrənməsi modelləri yalnız təmiz və strukturlu verilənlərlə effektiv işləyir. Bu səbəbdən, Data Engineering komandaları, məlumatların toplanması, təmizlənməsi və uyğunlaşdırılmasını təmin etməlidir. MLOps bu mərhələdə verilənlər üzərində həyata keçirilən əməliyyatların müntəzəm izlənməsi və təkmilləşdirilməsi işini görür. Məsələn, verilənlərdəki səhvləri aşkar etmək və düzəltmək, yeni verilənlər gəldikcə sistemin necə reaksiya verdiyini izləmək MLOps-un vəzifələrindən biridir.

b) Verilənlər Axınının İdarə Edilməsi

Data Engineering, məlumatların düzgün şəkildə axınını və saxlanmasını təmin edir. Məlumatlar müxtəlif mənbələrdən gəlir və onları bir araya gətirmək üçün müvafiq alətlər və metodlar tələb olunur. MLOps, bu məlumatların modellər üçün necə işlənəcəyini, təhlil ediləcəyini və hansı metodlarla təlim veriləcəyini müəyyənləşdirir. Bu prosesin ardıcıl və avtomatlaşdırılmış şəkildə həyata keçirilməsi, həm Data Engineering, həm də MLOps komandasının müştərək işini tələb edir.

c) Modelin Yerləşdirilməsi və İzlənməsi

Data Engineering, verilənlərin düzgün şəkildə saxlanması və işlənməsi üçün infrastruktur yaradır. Bu infrastruktur, MLOps üçün çox vacibdir, çünki maşın öyrənməsi modellərinin səmərəli şəkildə yerləşdirilməsi üçün yaxşı bir texniki əsas lazımdır. MLOps, modelin təlimindən sonra, həmin modelin istehsal mühitində yerləşdirilməsini təmin edir və bununla yanaşı, modelin performansını izləyir. Data Engineering isə məlumatların real vaxtda işlənməsi və modelin yeni verilənlərlə necə uyğunlaşdığını təmin etmək üçün lazımi infrastrukturu təqdim edir.

d) Avtomatlaşdırma və Əməkdaşlıq

MLOps, maşın öyrənməsi proseslərinin avtomatlaşdırılmasına diqqət yetirir. Bu, modellərin daha sürətli və səmərəli şəkildə təlim olunmasını və yerləşdirilməsini təmin edir. Data Engineering, məlumatların hazırlanması və analizi üçün bu avtomatlaşdırma proseslərinin düzgün işləməsi üçün lazımi mühit və alətləri təqdim edir. MLOps və Data Engineering komandalarının əməkdaşlığı, prosesin hər iki tərəfinin birləşməsi və bir-birilə koordinasiyası ilə daha uğurlu olur.

4. Nəticə

MLOps və Data Engineering sahələri, süni intellekt və maşın öyrənməsi layihələrinin uğurlu olması üçün vacibdir. Data Engineering verilənlərin hazırlanması və işlənməsi üçün infrastruktur təmin edərkən, MLOps bu verilənlərin üzərində öyrənmək və modeli təkmilləşdirmək üçün əməliyyatları avtomatlaşdırır və izləyir. Bu iki sahənin effektiv inteqrasiyası, daha sürətli, etibarlı və dəqiq maşın öyrənməsi modellərinin inkişafına imkan verir. Beləliklə, MLOps və Data Engineering bir-birini tamamlayan sahələrdir və bu inteqrasiya, süni intellektin gələcəyində mühüm rol oynayacaq.

Müəllif: Pərişan Bayramova