Q:
Защо е важно мащабируемото машинно обучение?
A:Мащабируемото машинно обучение е основна модна дума в индустрията на машинно обучение, отчасти защото увеличаването на процесите на машинно обучение е важен и предизвикателен аспект на много проекти за машинно обучение.
Например, някои по-малки проекти за машинно обучение може да не се нуждаят от голям мащаб, но когато инженерите обмислят различни видове продуктивно моделиране, опитвайки се да управляват анализ на гигантски набори от данни или се опитват да приложат машинно обучение в различни хардуерни среди, мащабируемостта може да означава всичко.
| Безплатно изтегляне: Машинното обучение и защо има значение |
Мащабираното машинно обучение е важно, когато е ясно, че обхватът на проекта ще изпревари първоначалната настройка. Може да са необходими различни подходи за алгоритми, за да помогнат на процесите на машинно обучение да съответстват на други процеси за анализ на данни. Машинното обучение може да изисква повече ресурси за един и същ набор от данни.
По отношение на инструментите, които се използват, Apache Hadoop често се използва за изключително големи масиви от данни, например около 5 TB. Под тази марка има други инструменти от средното ниво, които могат да свършат добре работата като Pandas, Matlab и R. ИТ специалистите ще съответстват на инструментите до необходимото ниво на мащабируемост. Те ще разберат колко програми за машинно обучение трябва да свършат и как трябва да бъдат оборудвани, за да постигнат тези цели.
Наред с възможността за мащабиране до много по-големи набори от данни от порядъка на няколко терабайта, още едно предизвикателство с мащабируемото машинно обучение е разработването на система, която може да работи в множество възли. Някои основни системи за машинно обучение могат да бъдат настроени да работят само на отделен компютър или хардуерен компонент. Но когато процесите на машинно обучение трябва да взаимодействат с множество възли, това ще изисква различен подход. Получаването на машинно обучение за работа в разпределена архитектура е друга основна част от мащабираното машинно обучение. Помислете за ситуация, при която алгоритмите за машинно обучение трябва да имат достъп до данни от десетки или дори стотици сървъри - това ще изисква значителна мащабируемост и гъвкавост.
Друг двигател на мащабируемото машинно обучение е процесът на задълбочено обучение, при който инженерите и заинтересованите страни могат да получат повече резултати от навлизането в дълбочина в наборите от данни и манипулирането им по по-задълбочени начини. Проектите за задълбочено обучение са отличен пример за това как компаниите може да се наложи да приемат мащабируема стратегия за машинно обучение, за да постигнат възможностите, от които се нуждаят. Тъй като задълбоченото обучение продължава да се развива, то ще окаже натиск върху системите за машинно обучение да мащабират по-ефективно.
