Озеро данных

Озеро данных - это централизованное хранилище, позволяющее хранить все структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в любом масштабе. В отличие от традиционного хранилища данных, где данные хранятся в заранее определенном, обработанном формате, озеро данных хранит огромное количество необработанных данных в их естественном формате до тех пор, пока они не понадобятся. Для искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) такая архитектура является невероятно мощной, поскольку предоставляет специалистам по исследованию данных гибкий массив исходных данных, идеально подходящий для обучения сложных моделей, проведения исследовательского анализа и обнаружения новых закономерностей без ограничений, накладываемых исходной схемой.

Как озера данных работают в области искусственного интеллекта и машинного обучения

В типичном рабочем процессе ИИ озеро данных служит основным источником истины для всех потенциальных источников данных. Процесс начинается с ввода данных, когда в озеро загружаются необработанные данные из различных источников - например, журналы пользователей, ленты социальных сетей, показания датчиков IoT, изображения и видео. Эти данные хранятся в исходном, немодифицированном состоянии. Когда начинается проект, например обучение новой модели компьютерного зрения (CV), инженеры могут получить доступ к озеру для извлечения соответствующего подмножества данных. Такой подход "схема при чтении" означает, что структура применяется на этапах анализа и предварительной обработки данных, а не при их поступлении. Такая гибкость очень важна для итеративной разработки ML, когда требования к данным могут меняться по мере развития модели. Крупнейшие поставщики облачных вычислений, такие как AWS и Google Cloud, предлагают надежные сервисы для создания и управления озерами данных.

Реальные приложения AI/ML

Озера данных являются основой для разработки крупномасштабных решений в области искусственного интеллекта, которые опираются на разнообразные и объемные массивы данных.

1. Разработкаавтономных автомобилей: Парк самоуправляемых автомобилей ежедневно генерирует терабайты необработанных данных датчиков, включая облака точек LiDAR, видео высокого разрешения и показания радаров. Эти большие данные стекаются в озеро данных. Инженеры и исследователи могут обращаться к этому огромному хранилищу для поиска редких или сложных сценариев - например, пешехода, неожиданно переходящего дорогу в темное время суток, - и использовать их для обучения и моделирования. Это позволяет постоянно совершенствовать модели восприятия для таких задач, как обнаружение объектов, и обеспечивает их устойчивость к внешним воздействиям. Для управления этими рабочими процессами часто используются такие платформы, как Databricks.
2. Анализ медицинских изображений: больницы и исследовательские институты собирают медицинские изображения (МРТ, рентгеновские снимки, КТ) с различных аппаратов в разных форматах. Централизуя эти данные в озере данных, они создают богатый и разнообразный набор данных для исследований и разработок. Специалисты по исследованию данных могут получить доступ к этим необработанным данным визуализации для разработки диагностических моделей искусственного интеллекта, например, путем обучения модели YOLO на коллекции данных, подобной набору данных по опухолям мозга. Хранение необработанных данных позволяет сохранить важные детали, которые могут быть утеряны при предварительной обработке, что способствует созданию более точных решений в области ИИ в здравоохранении.

Отличие от смежных понятий

Важно отличать Data Lakes от других парадигм хранения данных.

• Хранилище данных и озеро данных: Основное различие заключается в структуре и назначении данных. В Хранилище данных хранятся структурированные, отфильтрованные данные, которые были обработаны с определенной целью, как правило, для бизнес-аналитики. В отличие от этого, в Озере данных хранятся сырые, нефильтрованные данные всех типов (структурированные, полуструктурированные и неструктурированные) без заранее определенной схемы. Это делает озера данных более подходящими для исследовательского характера машинного обучения.
• База данных против озера данных: Традиционная база данных, особенно реляционная, такая как SQL, требует, чтобы данные соответствовали строгой, заранее определенной схеме, прежде чем их можно будет записать. Это известно как "схема на запись". Озера данных используют подход "схема на чтение", обеспечивая гибкость, необходимую для работы с различными форматами данных, распространенными в ИИ, такими как изображения, текст и журналы датчиков. В то время как базы данных оптимизированы для быстрых транзакционных запросов, озера данных создаются для крупномасштабной аналитической обработки с помощью таких инструментов, как Apache Spark.
• Data Mining против Data Lake: Озеро данных - это хранилище данных. С другой стороны, Data Mining- это процесс выявления закономерностей и понимания сути больших наборов данных. Методы добычи данных применяются к данным, хранящимся в озере данных.

Преимущества и проблемы

Преимущества:

• Гибкость: Хранит данные любого типа из любого источника без предварительного структурирования.
• Масштабируемость: Легко обрабатывает огромные объемы данных, от терабайтов до петабайтов, используя распределенные системы хранения, такие как Apache Hadoop.
• Экономическая эффективность: Используются недорогие товарные системы хранения, что делает доступным хранение огромных объемов данных.
• Демократизация данных: Делает необработанные данные доступными для различных команд (data scientists, аналитиков, ML-инженеров) для различных целей использования, от отчетности до глубокого обучения.
• Перспективность: Сохраняет исходные данные на неопределенный срок, позволяя в будущем анализировать их с помощью новых инструментов и методик, которых сегодня не существует.

Задачи:

• Управление данными: Обеспечение качества данных, их последовательности и контроля доступа может быть сложной задачей.
• Безопасность: Защита конфиденциальных необработанных данных требует надежных мер по обеспечению безопасности и конфиденциальности данных.
• Риск "болота данных": без надлежащего управления, метаданных и каталогизации озеро данных может стать неорганизованным и сложным для эффективного использования, превратившись в "болото данных" - понятие, объясняемое ведущими компаниями по управлению данными.
• Сложность: Требует специальных навыков для управления и анализа. Эффективная практика MLOps имеет решающее значение для управления жизненным циклом от получения данных до развертывания модели.