Veri Gölü

Temel Kavramlar

Bir Veri Gölünün arkasındaki temel fikir, Büyük Veri için uygun maliyetli ve yüksek oranda ölçeklenebilir bir depolama çözümü sağlamaktır. Temel özellikler şunlardır:

• Okurken Şema: Veri ambarlarının (yazarken şema) aksine, Veri Gölleri yapı veya şemayı yalnızca veriler analiz için okunduğunda uygular. Bu, ham verilerin daha hızlı alınmasını sağlar.
• Ham Veri Depolama: Veriler orijinal, işlenmemiş formatında saklanır. Bu, gelecekte öngörülemeyen analizler veya ML model eğitimi için yararlı olabilecek tüm ayrıntıları korur.
• Ölçeklenebilirlik: Genellikle dağıtılmış dosya sistemleri veya Amazon S3 ya da Google Cloud Storage gibi bulut depolaması üzerine inşa edilen Veri Gölleri, petabayt hatta eksabaytlarca veriye kolayca ölçeklenebilir.
• Çeşitli Veri Türleri: Bilgisayarla Görme (CV) gibi alanlarda kapsamlı analiz için çok önemli olan, farklı kaynaklardan gelen çok çeşitli veri formatlarını barındırır. Daha fazla bilgi için Veri Gölleri hakkındaki AWS belgelerine bakın.

Veri Gölü Vs. Veri Ambarı

Hem Veri Gölleri hem de Veri Ambarları büyük miktarda veriyi depolamak için kullanılsa da farklı amaçlara hizmet eder ve verileri farklı şekilde ele alırlar.

• Veri Ambarı: Belirli bir amaç için önceden işlenmiş olan filtrelenmiş, yapılandırılmış verileri depolar (şema-on-write). İş zekası raporlaması ve SQL sorguları için optimize edilmiştir. Bunu şişelenmiş su deposu olarak düşünün - arıtılmış ve içmeye hazır. Daha fazla ayrıntı için IBM'in Veri Ambarı kavramlarını keşfedin.
• Veri Gölü: Ham verileri kendi doğal formatında (şema-okunur) depolar. Orijinal, işlenmemiş verilere erişim gerektiren veri keşfi, veri madenciliği ve Makine Öğrenimi (ML) modellerinin eğitimi için idealdir. Bunu doğal bir göl olarak düşünün - çeşitli kaynaklardan gelen ham haldeki su. Veri ön işleme, belirli analitik göreve göre uyarlanmış veri alımından sonra gerçekleşir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Uygunluk

Veri Gölleri, özellikle Derin Öğrenme (DL) olmak üzere birçok yapay zeka ve makine öğrenimi iş akışının temelini oluşturur. Büyük miktarlarda ham ve çeşitli verilerin depolanabilmesi, sofistike modellerin eğitilmesi için gereklidir. Veri bilimciler, keşif analizi, veri temizleme, özellik mühendisliği ve yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturma gibi görevler için bu ham verilere erişebilir. Örneğin, Ultralytics HUB gibi platformlar, aşağıdaki gibi özel modelleri eğitmek için veri kümelerinden (genellikle Veri Gölleri içinde küratörlük yapılır ve yönetilir veya bunlardan kaynaklanır) yararlanabilir Ultralytics YOLONesne Algılama, Görüntü Segmentasyonu veya Görüntü Sınıflandırma gibi görevler için. Bu süreç genellikle veriler daha göle ulaşmadan önce kapsamlı veri toplama ve açıklama işlemlerini içerir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Veri Gölleri, gerekli veri hacmini ve çeşitliliğini sağlayarak güçlü AI/ML uygulamalarına olanak tanır. İşte iki örnek:

1. Otonom Araçların Geliştirilmesi: Otonom araçlar geliştiren şirketler, test filolarından büyük miktarda sensör verisi (kamera beslemeleri, LiDAR nokta bulutları, radar, GPS) toplamaktadır. Bu ham veriler bir Veri Gölüne atılır. Mühendisler ve veri bilimciler daha sonra yayaları ve diğer araçları tanımlamaya yönelik nesne algılama modelleri, şeritte tutma ve navigasyon gibi görevler için derin öğrenme modellerini eğitmek ve doğrulamak üzere bu verilere erişir. Waymo gibi şirketlerin kendi kendine sürüş yetenekleri için teknolojiyi nasıl kullandığını inceleyin.
2. Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri Oluşturma: E-ticaret platformları ve akış hizmetleri, tıklamalar, görüntüleme geçmişi, satın alma kayıtları, sosyal medya etkinliği ve kullanıcı demografisi gibi çeşitli kullanıcı etkileşim verilerini depolamak için Veri Göllerini kullanır. Bu ham veriler doğrudan Veri Gölünde Apache Spark gibi araçlar kullanılarak işlenir. Makine öğrenimi modelleri daha sonra bu işlenmiş veriler üzerinde eğitilerek kişiselleştirilmiş öneri sistemleri oluşturulur ve yapay zeka odaklı perakende çözümlerinde görüldüğü gibi kullanıcı etkileşimi ve satışlar iyileştirilir.

Avantajlar ve Zorluklar

Avantajlar:

• Esneklik: Önceden yapılandırma olmadan herhangi bir veri türünü depolar.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük veri hacimlerini kolayca işler.
• Maliyet Etkinliği: Düşük maliyetli depolama seçeneklerinden yararlanır.
• Veri Demokratikleştirme: Ham verileri çeşitli ekipler (veri bilimciler, analistler) için erişilebilir hale getirir.
• Geleceğe Hazırlama: Gelecekteki, bilinmeyen kullanım durumları için ham verileri korur.

Zorluklar:

• Veri Yönetişimi: Veri kalitesi, soyağacı ve erişim kontrolünün sağlanması karmaşık olabilir.
• Güvenlik: Hassas ham verilerin korunması, sağlam veri güvenliği ve veri gizliliği önlemleri gerektirir.
• Veri Bataklığı Riski: Doğru yönetim ve meta veri olmadan bir Veri Gölü dağınık hale gelebilir ve etkili bir şekilde kullanılması zorlaşabilir ("veri bataklığı").
• Karmaşıklık: Yönetim ve analiz için özel beceriler gerektirir. Etkili MLOps uygulamaları çok önemlidir.

Veri Gölleri, modern yapay zeka çözümlerini güçlendirmek için gereken artan veri hacmi ve çeşitliliğini işlemek için gerekli ölçeği ve esnekliği sağlar. Bunlar, gelişmiş analitik ve makine öğrenimi inovasyonunu destekleyen veri altyapısının kritik bir bileşenidir.