П:
Зашто је скалабилно машинско учење важно?
О:Скалабилно машинско учење главна је глазбена реч у индустрији машинског учења, делом и зато што је добијање процеса машинског учења важан и изазован аспект многих пројеката машинског учења.
На пример, неки мањи пројекти машинског учења можда неће морати толико да скалирају, али када инжењери размишљају о разним врстама продуктивног моделирања, покушавајући да анализирају гигантске скупове података или покушају да примене машинско учење у различитим хардверским окружењима, скалабилност може знаци све.
| Бесплатно преузимање: Машинско учење и зашто је то важно |
Скалабилно машинско учење важно је када је јасно да ће обим пројекта надмашити оригинални постав. Можда ће бити потребни различити приступи алгоритама како би се процеси машинског учења ускладили са осталим процесима анализе података. Машинско учење може захтијевати више ресурса за исти скуп података.
У погледу алата који се користе, Апацхе Хадооп се често користи за изузетно велике скупове података, на пример, око 5 ТБ. Испод ове ознаке налазе се и други алати за средњи ниво који могу добро да ураде посао, као што су Пандас, Матлаб и Р. ИТ професионалци ће одговарајуће алате прилагодити потребном нивоу скалабилности. Схватиће колико програма машинског учења треба да ураде и како морају да буду опремљени да би постигли те циљеве.
Упоредо са способношћу скалирања до много већих скупова података редоследом од неколико терабајта, други изазов са скалабилним машинским учењем је развој система који може радити на више чворова. Неки основни систем машинског учења могу се поставити само тако да покрећу појединачне рачунарске или хардверске компоненте. Али када процеси машинског учења морају комуницирати с више чворова, то ће захтијевати другачији приступ. Навођење машинског учења за рад у дистрибуираној архитектури је још један од главних делова скалабилног машинског учења. Размислите о ситуацији у којој алгоритми машинског учења морају да приступе подацима са десетака или чак стотина сервера - ово ће захтевати значајну скалабилност и свестраност.
Још један покретач скалабилног машинског учења је процес дубоког учења, где инжењери и заинтересоване стране могу добити више резултата од дубљег уласка у скупове података и манипулисања њима на дубљи начин. Пројекти дубоког учења одличан су пример како ће компаније можда требати да усвоје скалабилну стратегију машинског учења како би постигле способност која им је потребна. Како се дубоко учење и даље развија, извршиће притисак на системе машинског учења да би се ефикасније скалирали.
