P:
Dlaczego skalowalne uczenie maszynowe jest ważne?
ZA:Skalowalne uczenie maszynowe jest głównym hasłem w branży uczenia maszynowego, częściowo dlatego, że skalowanie procesów uczenia maszynowego jest ważnym i trudnym aspektem wielu projektów uczenia maszynowego.
Na przykład niektóre mniejsze projekty uczenia maszynowego mogą nie wymagać tak dużej skali, ale gdy inżynierowie rozważają różne rodzaje produktywnego modelowania, próbują przeprowadzić analizę gigantycznych zestawów danych lub próbują zastosować uczenie maszynowe w różnych środowiskach sprzętowych, skalowalność może znaczy wszystko
| Bezpłatne pobieranie: Uczenie maszynowe i dlaczego to ma znaczenie |
Skalowalne uczenie maszynowe jest ważne, gdy jest jasne, że zakres projektu przewyższy pierwotną konfigurację. Mogą być potrzebne różne podejścia algorytmowe, aby pomóc procesom uczenia maszynowego dopasować inne procesy analizy danych. Uczenie maszynowe może wymagać więcej zasobów dla tego samego zestawu danych.
Pod względem używanych narzędzi Apache Hadoop jest często używany do bardzo dużych zestawów danych, na przykład około 5 TB. Poniżej tego znaku znajdują się inne narzędzia średniego poziomu, które mogą dobrze wykonać zadanie, takie jak Pandas, Matlab i R. Specjaliści IT dopasują narzędzia do wymaganego poziomu skalowalności. Zrozumieją, ile pracy muszą zrobić programy uczenia maszynowego i jak je wyposażyć, aby osiągnąć te cele.
Oprócz możliwości skalowania do znacznie większych zestawów danych rzędu kilku terabajtów, kolejnym wyzwaniem związanym ze skalowalnym uczeniem maszynowym jest opracowanie systemu, który może działać w wielu węzłach. Niektóre podstawowe systemy uczenia maszynowego można skonfigurować tak, aby działały tylko na pojedynczym komputerze lub komponencie sprzętowym. Ale gdy procesy uczenia maszynowego muszą wchodzić w interakcje z wieloma węzłami, będzie to wymagało innego podejścia. Kolejnym ważnym elementem skalowalnego uczenia maszynowego jest uczenie maszynowe pracy w architekturze rozproszonej. Rozważ sytuację, w której algorytmy uczenia maszynowego muszą uzyskiwać dostęp do danych z kilkudziesięciu, a nawet setek serwerów - będzie to wymagało znacznej skalowalności i wszechstronności.
Innym motorem skalowalnego uczenia maszynowego jest proces głębokiego uczenia się, w którym inżynierowie i interesariusze mogą uzyskać więcej wyników, wchodząc głębiej w zestawy danych i manipulując nimi w głębszy sposób. Projekty dogłębnego uczenia się są doskonałym przykładem tego, jak firmy mogą potrzebować przyjąć skalowalną strategię uczenia maszynowego, aby osiągnąć potrzebne im możliwości. W miarę ewolucji głębokiego uczenia będzie wywierać presję na systemy uczenia maszynowego, aby skalowały się bardziej efektywnie.
