Ερ:
Γιατί είναι σημαντική η μηχανική μάθηση με δυνατότητα κλιμάκωσης;
ΕΝΑ:Η κλιμάκωση της εκμάθησης μηχανών είναι μια σημαντική λέξη-κλειδί στη βιομηχανία εκμάθησης μηχανών, εν μέρει επειδή η διαδικασία εκμάθησης μηχανών μάθησης σε κλίμακα είναι μια σημαντική και προκλητική πτυχή πολλών έργων εκμάθησης μηχανών.
Για παράδειγμα, μερικά μικρότερα προγράμματα εκμάθησης μηχανών μπορεί να μην χρειάζεται να κλιμακώνονται τόσο πολύ, αλλά όταν οι μηχανικοί σκέφτονται διάφορα είδη παραγωγικών μοντέλων, προσπαθώντας να οδηγήσουν την ανάλυση των γιγάντιων συνόλων δεδομένων ή προσπαθώντας να εφαρμόσουν μηχανική μάθηση σε διαφορετικά περιβάλλοντα υλικού, σημαίνει τα πάντα.
| Δωρεάν Λήψη: Μηχανική Μάθηση και γιατί έχει σημασία |
Η κλιμάκωση της εκμάθησης μηχανών είναι σημαντική όταν είναι σαφές ότι το πεδίο εφαρμογής του έργου θα ξεπεράσει την αρχική ρύθμιση. Διαφορετικές προσεγγίσεις αλγορίθμων μπορεί να χρειαστούν για να βοηθήσουν τις διαδικασίες εκμάθησης μηχανών να ταιριάζουν με άλλες διαδικασίες ανάλυσης δεδομένων. Η εκμάθηση μηχανών ενδέχεται να απαιτεί περισσότερους πόρους για το ίδιο σύνολο δεδομένων.
Όσον αφορά τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται, το Apache Hadoop χρησιμοποιείται συχνά για εξαιρετικά μεγάλα σύνολα δεδομένων, για παράδειγμα περίπου 5 TB. Κάτω από αυτό το σήμα, υπάρχουν και άλλα εργαλεία μεσαίου επιπέδου που μπορούν να κάνουν καλή δουλειά, όπως οι Pandas, Matlab και R. Οι επαγγελματίες στον τομέα της πληροφορικής θα ταιριάξουν τα εργαλεία με το απαιτούμενο επίπεδο κλιμάκωσης. Θα κατανοήσουν πόσα προγράμματα εργασίας μηχανών μάθησης πρέπει να κάνουν, και πώς πρέπει να είναι εξοπλισμένα για την επίτευξη αυτών των στόχων.
Μαζί με την ικανότητα κλιμάκωσης σε πολύ μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων από τη σειρά μερικών terabytes, μια άλλη πρόκληση με την κλιμακούμενη μηχανική μάθηση είναι η ανάπτυξη ενός συστήματος που μπορεί να λειτουργήσει σε πολλαπλούς κόμβους. Ορισμένα βασικά συστήματα εκμάθησης μηχανών μπορούν να ρυθμιστούν μόνο για να λειτουργούν σε μεμονωμένους υπολογιστές ή εξαρτήματα υλικού. Αλλά όταν οι διαδικασίες μηχανικής μάθησης πρέπει να αλληλεπιδρούν με πολλαπλούς κόμβους, αυτό θα απαιτήσει μια διαφορετική προσέγγιση. Η εκμάθηση της μηχανής να εργάζεται σε μια κατανεμημένη αρχιτεκτονική είναι ένα άλλο σημαντικό μέρος της κλιμακούμενης μηχανικής μάθησης. Εξετάστε μια κατάσταση όπου οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης πρέπει να έχουν πρόσβαση σε δεδομένα από δεκάδες ή και εκατοντάδες εξυπηρετητές - αυτό θα απαιτήσει σημαντική επεκτασιμότητα και ευελιξία.
Ένας άλλος οδηγός της κλιμακούμενης μηχανικής μάθησης είναι η διαδικασία της βαθιάς μάθησης, όπου οι μηχανικοί και οι ενδιαφερόμενοι μπορούν να πάρουν περισσότερα αποτελέσματα από τη μετάβαση σε βαθύτερα σύνολα δεδομένων και τον χειρισμό τους με πιο βαθιά μέσα. Τα προγράμματα βαθιάς εκμάθησης είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο οι επιχειρήσεις μπορεί να χρειαστεί να υιοθετήσουν στρατηγική κλιμακούμενης μηχανικής μάθησης για να επιτύχουν τις ικανότητες που χρειάζονται. Καθώς η βαθιά εκμάθηση συνεχίζει να εξελίσσεται, θα ασκεί πίεση στα συστήματα μηχανικής μάθησης ώστε να κλιμακώνονται πιο αποτελεσματικά.
