Veri Gölü

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Veri Gölleri Nasıl Çalışır?

Tipik bir yapay zeka iş akışında, bir Veri Gölü tüm potansiyel veri kaynakları için birincil doğruluk kaynağı olarak hizmet eder. Süreç, kullanıcı günlükleri, sosyal medya beslemeleri, IoT sensör okumaları, görüntüler ve videolar gibi çeşitli kaynaklardan gelen ham verilerin göle yüklendiği veri alımıyla başlar. Bu veriler orijinal, değiştirilmemiş haliyle saklanır. Yeni bir bilgisayarla görme (CV) modelinin eğitilmesi gibi bir proje başladığında, mühendisler ilgili veri alt kümesini çıkarmak için göle erişebilir. Bu "şema okuma" yaklaşımı, yapının veri alındıktan sonra değil, veri analitiği ve veri ön işleme aşamalarında uygulandığı anlamına gelir. Bu esneklik, model geliştikçe veri gereksinimlerinin değişebildiği yinelemeli makine öğrenimi geliştirme için kritik önem taşır. AWS ve Google Cloud gibi büyük bulut bilişim sağlayıcıları, veri gölleri oluşturmak ve yönetmek için sağlam hizmetler sunmaktadır.

Gerçek Dünya AI/ML Uygulamaları

Veri Gölleri, çeşitli ve hacimli veri kümelerine dayanan büyük ölçekli yapay zeka çözümleri geliştirmek için temel öneme sahiptir.

1. Otonom Araç Geliştirme: Sürücüsüz araçlardan oluşan bir filo, LiDAR nokta bulutları, yüksek çözünürlüklü video ve radar okumaları dahil olmak üzere her gün terabaytlarca ham sensör verisi üretir. Bu Büyük Veri bir Veri Gölüne aktarılır. Mühendisler ve araştırmacılar daha sonra model eğitimi ve simülasyon için kullanmak üzere nadir veya zorlu senaryoları (gece beklenmedik bir şekilde karşıdan karşıya geçen bir yaya gibi) bulmak için bu devasa depoyu sorgulayabilir. Bu, nesne alg ılama gibi görevler için algı modellerinin sürekli iyileştirilmesini sağlar ve uç durumlara karşı sağlam olmalarını sağlar. Bu iş akışlarını yönetmek için genellikle Databricks gibi platformlar kullanılır.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Hastaneler ve araştırma kurumları, çeşitli makinelerden farklı formatlarda tıbbi görüntüler (MRI'lar, X-ışınları, CT taramaları) toplar. Bu verileri bir Veri Gölünde merkezileştirerek araştırma ve geliştirme için zengin, çeşitli bir veri kümesi oluştururlar. Veri bilimciler, örneğin Beyin Tümörü veri kümesi gibi bir koleksiyon üzerinde bir YOLO modelini eğiterek tanısal yapay zeka modelleri geliştirmek için bu ham görüntüleme verilerine erişebilir. Ham verilerin depolanması, önceden işlenmiş formatlarda kaybolabilecek kritik ayrıntıları korur ve Sağlık Hizmetlerinde daha doğru yapay zeka çözümlerini destekler.

İlgili Kavramlardan Ayırt Etme

Veri Göllerini diğer veri depolama paradigmalarından ayırmak önemlidir.

• Veri Ambarı ve Veri Gölü: Temel fark veri yapısı ve amacında yatmaktadır. Veri Ambarı, genellikle iş analitiği gibi belirli bir amaç için işlenmiş yapılandırılmış, filtrelenmiş verileri depolar. Buna karşılık bir Veri Gölü, önceden tanımlanmış bir şema olmaksızın her türden (yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) ham, filtrelenmemiş verileri depolar. Bu, Veri Göllerini makine öğreniminin keşifsel doğası için daha uygun hale getirir.
• Veritabanı vs. Veri Gölü: Geleneksel bir veritabanı, özellikle de SQL gibi ilişkisel bir veritabanı, verilerin yazılmadan önce katı, önceden tanımlanmış bir şemaya uymasını gerektirir. Bu "yazarken şema" olarak bilinir. Veri Gölleri, yapay zekada yaygın olarak kullanılan görüntüler, metinler ve sensör günlükleri gibi çeşitli veri biçimlerini işlemek için gereken esnekliği sağlayan bir "okuma şeması" yaklaşımı kullanır. Veritabanları hızlı işlem sorguları için optimize edilirken, Veri Gölleri Apache Spark gibi araçlar kullanılarak büyük ölçekli analitik işleme için oluşturulmuştur.
• Veri Madenciliği ve Veri Gölü: Veri Gölü bir depolama havuzudur. Veri Madenciliği ise büyük veri kümelerinden kalıpları ve içgörüleri keşfetme sürecidir. Veri madenciliği teknikleri, bir Veri Gölü içinde depolanan verilere uygulanır.

Avantajlar ve Zorluklar

Avantajlar:

• Esneklik: Önceden yapılandırma olmadan herhangi bir kaynaktan herhangi bir veri türünü depolar.
• Ölçeklenebilirlik: Apache Hadoop gibi dağıtılmış depolama sistemlerini kullanarak terabaytlardan petabaytlara kadar büyük veri hacimlerini kolayca işler.
• Maliyet Etkinliği: Düşük maliyetli emtia depolamadan yararlanarak büyük miktarda verinin saklanmasını ekonomik hale getirir.
• Veri Demokratikleştirme: Raporlamadan derin öğrenmeye kadar çeşitli kullanım durumları için ham verileri çeşitli ekipler (veri bilimcileri, analistler, makine öğrenimi mühendisleri) için erişilebilir hale getirir.
• Geleceğe Hazırlama: Ham verileri süresiz olarak korur ve bugün mevcut olmayan yeni araçlar ve tekniklerle gelecekte analiz yapılmasına olanak tanır.

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, meta veri ve kataloglama olmadan bir Veri Gölü dağınık ve etkin kullanımı zor bir hale gelebilir ve önde gelen veri yönetimi şirketleri tarafından açıklanan bir kavram olan "veri bataklığına" dönüşebilir.
• Karmaşıklık: Yönetim ve analiz için özel beceriler gerektirir. Etkili MLOps uygulamaları, veri alımından model dağıtımına kadar yaşam döngüsünü yönetmek için çok önemlidir.