Q:
Prečo je škálovateľné učenie strojov dôležité?
A:Škálovateľné strojové učenie je hlavným módnym heslom v priemysle strojového učenia, čiastočne preto, že prispôsobenie procesov strojového učenia na mieru je dôležitým a náročným aspektom mnohých projektov strojového vzdelávania.
Napríklad niektoré menšie projekty strojového učenia nemusia byť potrebné v mierke, ale keď inžinieri uvažujú o rôznych druhoch produktívneho modelovania, pokúšajú sa riadiť analýzu gigantických súborov údajov alebo sa pokúšajú aplikovať strojové učenie do rôznych hardvérových prostredí, škálovateľnosť môže znamená všetko.
| Zdarma na stiahnutie: Strojové učenie a prečo na tom záleží |
Škálovateľné strojové učenie je dôležité, keď je zrejmé, že rozsah projektu predbehne pôvodné nastavenie. Môžu byť potrebné rôzne prístupy k algoritmom, ktoré pomôžu procesom strojového učenia sa porovnávať s inými procesmi analytiky údajov. Strojové učenie môže vyžadovať viac zdrojov pre rovnakú sadu údajov.
Pokiaľ ide o nástroje, ktoré sa používajú, Apache Hadoop sa často používa pre extrémne veľké množiny údajov, napríklad okolo 5 TB. Pod touto značkou sú ďalšie nástroje na strednej úrovni, ktoré dokážu dobre vykonávať svoju prácu, napríklad Pandas, Matlab a R. IT profesionáli prispôsobia nástroje potrebnej úrovni škálovateľnosti. Budú rozumieť tomu, koľko pracovných programov strojového učenia musia urobiť a ako musia byť vybavené, aby dosiahli tieto ciele.
Spolu so schopnosťou škálovať na oveľa väčšie súbory údajov rádovo niekoľko terabajtov, ďalšou výzvou so škálovateľným strojovým učením je vývoj systému, ktorý môže pracovať vo viacerých uzloch. Niektoré základné systémy strojového učenia môžu byť nastavené tak, aby bežali iba na samostatnom počítači alebo hardvérovej súčasti. Keď však procesy strojového učenia musia interagovať s viacerými uzlami, bude si to vyžadovať iný prístup. Ďalším dôležitým prvkom škálovateľného strojového učenia je naučiť strojové učenie pracovať v distribuovanej architektúre. Zvážte situáciu, keď algoritmy strojového učenia musia mať prístup k údajom z desiatok alebo dokonca stoviek serverov - bude si to vyžadovať značnú škálovateľnosť a univerzálnosť.
Ďalším hnacím motorom škálovateľného strojového učenia je proces hlbokého učenia, kde inžinieri a zúčastnené strany môžu získať viac výsledkov z hlbšieho prechodu do súborov údajov a ich hlbšej manipulácie. Projekty zamerané na hlboké vzdelávanie sú vynikajúcim príkladom toho, ako spoločnosti môžu potrebovať prijať prispôsobiteľnú stratégiu strojového učenia, aby dosiahli potrebnú kapacitu. Ako sa hlboké vzdelávanie neustále vyvíja, bude vyvíjať tlak na systémy strojového učenia, aby sa škálovali efektívnejšie.
