K:
Miért fontos a skálázható gépi tanulás?
A:A méretezhető gépi tanulás a legfontosabb szóbeszéd a gépi tanulás területén, részben azért, mert a gépi tanulási folyamatok méretarányos elérése számos gépi tanulási projekt fontos és kihívást jelentő aspektusa.
Például néhány kisebb gépi tanulási projektnek nem kell annyira skáláznia, de amikor a mérnökök különféle produktív modelleket fontolgatnak, megkísérelik meghajtani a hatalmas adatkészletek elemzését, vagy megpróbálják a gépi tanulást különböző hardver-környezetekre alkalmazni, a skálázhatóság mindent jelent.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
A méretezhető gépi tanulás akkor fontos, ha egyértelmű, hogy a projekt hatóköre meghaladja az eredeti beállítást. Különböző algoritmus-megközelítésekre lehet szükség a gépi tanulási folyamatok összeegyeztethetőségéhez más adatelemzési folyamatokkal. A gépi tanulás több erőforrást igényelhet ugyanazon adatkészlethez.
A használt eszközöket tekintve az Apache Hadoopot gyakran használják rendkívül nagy adathalmazokhoz, például körülbelül 5 TB-ig. E jel alatt vannak más középszintű eszközök, amelyek jól tudják elvégezni a munkát, mint például a Pandas, a Matlab és az R. Az IT szakemberek az eszközöket a szükséges méretezhetőségi szinthez igazítják. Meg fogják érteni, hogy mennyi munkagép-tanulási programot kell elvégezni, és hogyan kell felszerelni ezeket a célokat.
A képesség mellett, hogy sokkal nagyobb adatkészletre méretezzen több terabájt sorrendben, a skálázható gépi tanulás újabb kihívása egy olyan rendszer kifejlesztése, amely több csomóponton is képes működni. Néhány alapvető gépi tanulási rendszert csak az egyedi számítógépes vagy hardveres összetevőken történő futtatáshoz lehet beállítani. De amikor a gépi tanulási folyamatoknak több csomóponttal kell kölcsönhatásba lépniük, ez más megközelítést igényel. A skálázható gépi tanulás másik nagy része a gépi tanulás elosztott architektúrában való működésének megszerzése. Vegyünk egy olyan helyzetet, amikor a gépi tanulási algoritmusoknak több tucat vagy akár több száz szerver adataihoz kell hozzáférniük - ez jelentős méretezhetőséget és sokoldalúságot igényel.
A skálázható gépi tanulás másik mozgatórugója a mély tanulás, amelynek során a mérnökök és az érdekelt felek több eredményt szerezhetnek, ha mélyebben bemélyednek az adatkészletekbe és mélyebben kezelik azokat. A mélyreható tanulási projektek kiváló példája annak, hogy a vállalatoknak szükségük lehet a skálázható gépi tanulási stratégia elfogadására a szükséges képesség elérése érdekében. Ahogy a mély tanulás tovább fejlődik, nyomást gyakorol a gépi tanulási rendszerekre a hatékonyabb méretezés érdekében.
