データパイプライン

自動化されたデータ パイプラインを構築する ML トレーニングと分析

機械学習モデル用にデータを取り込み、変換し、準備する堅牢でスケーラブルなデータ パイプラインを作成します。バッチおよびストリーミング データ処理のサポート。

Data Pipelines

パイプライン 能力

包括的なデータ パイプライン ソリューション

ETL/ELT パイプライン
Apache Airflow、Spark、またはクラウドネイティブ ツールを使用して、複数のソースからデータを抽出、変換、ロードします。
ストリーミングパイプライン
Kafka、Kinesis、または Azure Event Hubs を使用したリアルタイム データ処理。
特徴量エンジニアリング
ML モデルの自動特徴抽出、変換、および選択。
データ品質
データの検証、クリーニング、品質チェックにより、信頼性の高い ML トレーニング データを確保します。
データのバージョン管理
ML ワークフローの再現性を確保するためのデータセットのバージョン管理。
監視と警告
自動アラートでパイプラインの健全性、データ品質、パフォーマンスを監視します。

パイプライン 建築

ML ワークフローのためのエンドツーエンドのデータ パイプライン ソリューション。

1
データの取り込み

データベース、API、ファイル、ストリーミング ソースからデータを収集します。

2
データ変換

ML モデルのトレーニングのためにデータをクリーンアップ、変換、強化します。

3
フィーチャーストア

一貫したモデル入力のための特徴を保存して提供します。

4
モデルのトレーニング

準備されたデータセットを使用して ML モデルのトレーニングをトリガーします。

Pipeline Architecture

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