Yapay zeka ve veri mühendisliği

Yapay zeka ve veri mühendisliği ilişkisi

Yapay zeka (YZ) on yıllardır var, ancak teknolojinin daha önce çözülemeyen sorunları çözebilme vaadini ancak son zamanlarda yerine getirebildi. Artık YZ’nın hayatımızı iyileştirip iyileştirmeyeceği değil, onları nasıl değiştireceği meselesi değil. Yapay zeka sistemlerinin gelişmesi ve olgunlaşması için eğitim amaçlı yüksek kaliteli veri kümelerinin olması gerekir. Veri mühendisleri, sosyal medya siteleri veya depolardaki veya fabrikalardaki yerinde sensörler gibi çeşitli kaynaklardan veri toplayıp temizleyerek bu veri kümelerini sıfırdan oluşturmakla görevlendirilir.

Veriler, bir yapay zeka sisteminin can damarıdır.

Her akademik ve ticari yapay zeka sistemi veriler üzerine kuruludur. Veri, yapay zekaya güç veren yakıttır. Başarılı bir yapay zeka sistemi oluşturmanın anahtarı budur.

Bir makine öğrenimi algoritması oluşturmak için, ona doğru etiketlenmiş çok sayıda eğitim verisi beslemeniz gerekir. Ne kadar çok eğitim veriniz varsa, algoritmalarınız yeni veri noktaları hakkında tahminler yapmada o kadar iyi olabilir (sınıflandırma görevlerinde olduğu gibi).

Verileri dönüştürme ve temizleme, veri mühendisliği iş fonksiyonunun en önemli kısımlarından biridir.

Veri mühendisleri, verileri dönüştürmek ve temizlemekten sorumludur. Verileri ham biçiminden makine öğrenimi sistemleri tarafından kullanılabilecek bir biçime dönüştürmeye giden bazı adımları otomatikleştirmek için ETL (ayıklama, dönüştürme, yükleme) araçlarını kullanırlar. YZ sistemlerinde veri kalitesi önemlidir, çünkü her tür veriyi önyargı veya bozulma olmadan işleyebilmeleri gerekir.

Veri mühendisleri ayrıca kümeleme algoritmaları ve boyutsallık azaltma teknikleri (örneğin, temel bileşen analizi) kullanarak mevcut özelliklerden yeni özellikler oluşturabilir. Bu, modellerini bu özellikler üzerinde eğittiklerinde daha iyi modelleme sonuçlarına yol açabilecek ham verileri hakkında yeni bilgiler elde etmelerine yardımcı olur.

ETL (çıkarma, dönüştürme ve yükleme) araçları, veri mühendislerinin veri çıkarma, temizleme ve bir veri deposuna yükleme sürecini hızlandırmaya yardımcı olan ardışık düzen oluşturmalarına olanak tanır.

ETL araçları, bir veri deposuna veri çıkarma, temizleme ve yükleme sürecini hızlandırmaya yardımcı olan işlem hatları oluşturmanıza olanak tanır.

ETL süreci üç adıma ayrılabilir:

Çıkarma – İşlem hattındaki ilk adım, kaynak sistemin gerekli verilerle kayıtları veya dosyaları göndermesidir. Bu, bir veritabanından veya API çağrısından çekiliyor olabilir veya yeni dosyaların başka bir uygulama tarafından yüklendiği bir AWS S3 kovasından kopyalanıyor olabilir.
Dönüştürme – Ardından, kullanım durumunuzun gerektirdiği şeye bağlı olarak, bu kaynak veri kümesine dönüştürmeler uygulanır. Örneğin, hedef veritabanınıza yüklemeden önce mükerrer kayıtları ortadan kaldırmak istiyorsanız, o zaman bu burada uygulanacaktır (örneğin, Postgres’in CREATE TABLE AS SELECT AS ). Veya boş sütunları kaldırmak gibi bazı ek temizlik gerekli olabilir mi? Bu tür işlemlerin de yapıldığı yer burasıdır (örneğin, Pandaları kullanarak).
Yükleme – Sonunda dönüştürülmüş veri setimizi hedef veritabanımıza/veri depomuza yükleriz, böylece daha sonra sorgulayabiliriz!

Ne kadar çok adımı otomatikleştirirseniz, modellerinizi yüksek kaliteli veri kümeleriyle eğitmek o kadar kolay olur.

Veri mühendisliği, veri bilimi sürecinin önemli bir parçasıdır. Analitik ve makine öğrenimi modelleri için kullanılabilmesi için verileri bir veri deposuna çıkarmak, dönüştürmek ve yüklemekle ilgilidir.

İş akışınızda ne kadar çok adımı otomatikleştirirseniz, modellerinizi yüksek kaliteli veri kümeleriyle geniş ölçekte eğitmek o kadar kolay olur.

Sonuç

Veri mühendisliği, bir YZ sistemi oluşturmanın önemli bir parçasıdır. Algoritmalarınızın ihtiyaç duyduğu verilerin, sisteminizin diğer bölümleri tarafından kullanılmasını kolaylaştıracak şekilde bir veri deposuna bulunmasını, dönüştürülmesini ve yüklenmesini sağlamak veri mühendislerinin işidir.