P:
Zašto je skalabilno strojno učenje važno?
A:Skalabilno strojno učenje glavna je glazba u industriji strojnog učenja, dijelom i zato što je dobivanje razmjera procesa strojnog učenja važan i izazovan aspekt mnogih projekata strojnog učenja.
Na primjer, neki manji projekti strojnog učenja možda neće trebati toliko skalirati, ali kada inženjeri razmišljaju o raznim vrstama produktivnog modeliranja, pokušavaju pokrenuti analizu gigantskih skupova podataka ili pokušaju primijeniti strojno učenje u različitim hardverskim okruženjima, skalabilnost može znaci sve.
| Besplatno preuzimanje: Strojno učenje i zašto je to važno |
Skalabilno strojno učenje važno je kada je jasno da će opseg projekta nadmašiti izvornu postavku. Možda će biti potrebni različiti pristupi algoritama kako bi se procesi strojnog učenja podudarali s ostalim procesima analize podataka. Strojno učenje može zahtijevati više resursa za isti skup podataka.
Što se tiče alata koji se koriste, Apache Hadoop se često koristi za izuzetno velike skupove podataka, na primjer, oko 5 TB. Ispod ove oznake nalaze se i drugi alati srednje razine koji mogu dobro obaviti posao, poput Pandasa, Matlaba i R. IT stručnjaci će odgovarajuće alate uskladiti s potrebnom razinom skalabilnosti. Shvatit će koliko programa strojnog učenja moraju obaviti i kako moraju biti osposobljeni za postizanje tih ciljeva.
Uz mogućnost skaliranja na mnogo veće skupove podataka u redoslijedu od nekoliko terabajta, drugi je izazov za skalabilno strojno učenje razvijanje sustava koji može raditi na više čvorova. Neki osnovni strojni sustavi učenja mogu se postaviti samo za pojedinačno računalo ili hardversku komponentu. Ali kada procesi strojnog učenja moraju komunicirati s više čvorova, to će zahtijevati drugačiji pristup. Natjecanje strojnog učenja za rad u raspodijeljenoj arhitekturi još je jedan važan dio skalabilnog strojnog učenja. Razmislite o situaciji u kojoj algoritmi strojnog učenja moraju pristupiti podacima s desetaka ili čak stotina poslužitelja - ovo će zahtijevati značajnu skalabilnost i svestranost.
Još jedan pokretač skalabilnog strojnog učenja je proces dubokog učenja, gdje inženjeri i dionici mogu dobiti više rezultata od dubljeg ulaska u skupove podataka i manipuliranja njima na dublji način. Projekti dubokog učenja izvrstan su primjer kako će kompanije možda trebati usvojiti skalabilnu strategiju strojnog učenja kako bi postigle sposobnost koja im je potrebna. Kako se dubinsko učenje nastavlja razvijati, to će vršiti pritisak na sustave strojnog učenja kako bi se učinkovitije skalirali.
