K:
Miksi skaalautuva koneoppiminen on tärkeää?
V:Skaalautuva koneoppiminen on merkittävä kovalevy koneoppimisessa, osittain siksi, että koneoppimisprosessien saaminen mittakaavaan on tärkeä ja haastava osa monia koneoppimisprojekteja.
Esimerkiksi joidenkin pienempien koneoppimisprojektien ei tarvitse joutua skaalaamaan yhtä paljon, mutta kun insinöörit harkitsevat erilaisia tuottavia mallinnuksia, yrittävät ajaa jättimäisten tietojoukkojen analysointia tai yrittävät soveltaa koneoppimista erilaisiin laitteistoympäristöihin, skaalautuvuus voi tarkoittaa kaikkea.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Skaalattava koneoppiminen on tärkeää, kun on selvää, että projektin laajuus ylittää alkuperäisen asennuksen. Erilaisia algoritmitekniikoita voidaan tarvita, jotta koneoppimisprosessit sopisivat muihin tietoanalyysiprosesseihin. Koneoppiminen voi edellyttää enemmän resursseja samaan tietojoukkoon.
Käytettyjen työkalujen suhteen Apache Hadoopia käytetään usein erittäin suuriin tietojoukkoihin, esimerkiksi noin 5 TB. Tämän merkin alapuolella on muita keskitason työkaluja, jotka saattavat tehdä työtä hyvin, kuten Pandas, Matlab ja R. IT-ammattilaiset sovittavat työkalut tarvittavaan skaalautuvuustasoon. Opiskelija ymmärtää kuinka paljon koneenoppimisohjelmia on tehtävä ja kuinka ne on varustettava näiden tavoitteiden saavuttamiseksi.
Yhden kyvyn kanssa skaalata huomattavasti suurempiin tietojoukkoihin usean teratavun järjestyksessä, skaalautuvan koneoppimisen toinen haaste on kehittää järjestelmä, joka voi toimia useiden solmujen välillä. Jotkut koneoppimisjärjestelmät voidaan asentaa vain suorittamaan yksittäisessä tietokoneessa tai laitteistossa. Mutta kun koneoppimisprosessien on oltava vuorovaikutuksessa useiden solmujen kanssa, se vaatii erilaista lähestymistapaa. Koneoppimisen saaminen toimimaan hajautetussa arkkitehtuurissa on toinen tärkeä osa skaalautuvaa koneoppimista. Mieti tilannetta, jossa koneoppimisalgoritmien on käytettävä kymmenien tai jopa satojen palvelimien tietoja - tämä vaatii huomattavaa skaalautuvuutta ja monipuolisuutta.
Toinen skaalautuvan koneoppimisen veturi on syvän oppimisen prosessi, jossa insinöörit ja sidosryhmät saattavat saada enemmän tuloksia syventämällä tietojoukkoja ja manipuloimalla niitä perusteellisemmin. Syväoppimisprojektit ovat erinomainen esimerkki siitä, kuinka yritysten on ehkä otettava käyttöön skaalautuva koneoppimisstrategia tarvittavien kykyjen saavuttamiseksi. Kun syvä oppiminen jatkaa kehitystä, se asettaa paineita koneoppimisjärjestelmille laajuuden parantamiseksi.
