Î:
De ce este importantă învățarea mașinilor scalabile?
A:Învățarea automată scalabilă este un cuvânt principal în industria de învățare a mașinilor, în parte pentru că procesul de învățare automată la scară este un aspect important și provocator al multor proiecte de învățare automată.
De exemplu, este posibil ca unele proiecte mai mici de învățare a mașinilor să nu fie nevoie să se extindă la fel de mult, dar atunci când inginerii au în vedere diverse tipuri de modelări productive, încearcă să conducă analiza seturilor gigantice de date sau încearcă să aplice învățarea mașinii în diferite medii hardware, scalabilitatea poate înseamnă totul.
| Descărcare gratuită: învățarea mașinii și de ce contează |
Învățarea automată scalabilă este importantă atunci când este clar că domeniul de aplicare al proiectului vor depăși configurația inițială. Este posibil să fie necesare diferite abordări ale algoritmului pentru a ajuta procesele de învățare automată să se potrivească cu alte procese de analiză a datelor. Învățarea automată poate necesita mai multe resurse pentru același set de date.
În ceea ce privește instrumentele utilizate, Apache Hadoop este adesea folosit pentru seturi de date extrem de mari, de exemplu, aproximativ 5 TB. Sub această marcă, există alte instrumente de nivel mediu care pot face treaba bine, cum ar fi Pandas, Matlab și R. Profesioniștii IT vor potrivi instrumentele la nivelul necesar de scalabilitate. Vor înțelege cât de mult trebuie să facă programele de învățare a mașinilor de lucru și cum trebuie să fie echipate pentru a atinge aceste obiective.
Împreună cu capacitatea de a scala la seturi de date mult mai mari de ordinul mai multor terabyți, o altă provocare cu învățarea automată scalabilă este dezvoltarea unui sistem care poate funcționa pe mai multe noduri. Unele sisteme de bază de învățare a mașinilor pot fi configurate numai pentru a rula pe un computer individual sau o componentă hardware. Dar atunci când procesele de învățare automată trebuie să interacționeze cu mai multe noduri, aceasta va necesita o abordare diferită. Obținerea învățării mecanice pentru a lucra într-o arhitectură distribuită este o altă parte majoră a învățării mecanice scalabile. Luați în considerare o situație în care algoritmii de învățare automată trebuie să acceseze date de la zeci sau chiar sute de servere - aceasta va necesita scalabilitate și versatilitate semnificative.
Un alt motor al învățării automate scalabile este procesul de învățare profundă, în care inginerii și părțile interesate pot obține mai multe rezultate de la intrarea în profunzime în seturile de date și manipularea lor în moduri mai profunde. Proiectele de învățare profundă sunt un exemplu excelent al modului în care companiile pot avea nevoie să adopte o strategie de învățare automată scalabilă pentru a atinge capacitatea de care au nevoie. Pe măsură ce învățarea profundă continuă să evolueze, aceasta va exercita o presiune asupra sistemelor de învățare automată pentru a scala mai eficient.
