Q:
Bagaimana penyediaan menjadi pilihan yang baik untuk persekitaran projek pembelajaran komputer?
A:Sesetengah syarikat bergerak ke arah kontena untuk projek pembelajaran mesin, berdasarkan beberapa faedah yang disediakan oleh kontainer dari segi platform dan persekitaran perisian.
Pembelajaran mesin adalah kompleks - algoritma itu sendiri melakukan banyak tindakan yang sangat terperinci dan rumit pada data. Walau bagaimanapun, cadangan nilai adalah, dalam beberapa cara, cukup mudah - algoritma pembelajaran mesin berfungsi pada data yang datang dari persekitaran penyimpanan.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Penggunaan bekas melibatkan bagaimana jurutera meletakkan data ke dalam persekitaran pembelajaran mesin, dan bagaimana algoritma berfungsi.
Jurutera boleh menggunakan virtualisasi kontena sama ada untuk menempatkan data, atau untuk menggunakan kod yang menjalankan algoritma. Walaupun bekas boleh membantu data, manfaat utamanya mungkin terdapat dalam penggunaannya untuk kod algoritma rumah.
Senibina Container mempunyai apl serba lengkap dan kod basis. Setiap bekas mendapat klon sistem pengendaliannya sendiri, dan ia mendapat persekitaran operasi penuh untuk aplikasinya atau set fungsi kod yang tinggal di dalamnya.
Akibatnya, aplikasi individu, mikroservis atau kodod yang terdapat dalam setiap bekas boleh digunakan dengan cara yang sangat serba boleh. Mereka boleh ditempatkan di platform yang berbeza dan persekitaran yang berbeza.
Sekarang, katakan anda sedang berusaha untuk meningkatkan projek pembelajaran mesin di mana pelbagai algoritma perlu bekerja pada pelbagai keping data dalam cara yang berulang. Sekiranya anda bosan berurusan dengan cabaran merentas platform atau isu ketergantungan atau situasi di mana penyebaran logam terdedah sukar, bekas boleh menjadi penyelesaian.
Pada asasnya, kontena menyediakan cara untuk menjadi tuan rumah kod. Pakar bercakap tentang mengangkut bekas ke atas data yang disimpan untuk mendapatkan hasil yang baik.
"(Aplikasi) boleh dicampur dan dipadankan dalam beberapa platform, dengan hampir tidak ada port atau pengujian yang diperlukan, " David Linthicum menulis dalam artikel TechBeacon yang menjelaskan tentang nilai kontainer untuk projek pembelajaran mesin, "karena mereka ada dalam kontainer, mereka boleh beroperasi dalam persekitaran yang sangat teragih, dan anda boleh meletakkan bekas ini dekat dengan data yang dianalisis aplikasi. "
Linthicum terus bercakap tentang mendedahkan perkhidmatan pembelajaran mesin sebagai microservices. Ini membolehkan aplikasi luaran - berasaskan kontena atau tidak - untuk memanfaatkan perkhidmatan ini pada bila-bila masa tanpa perlu memindahkan kod di dalam aplikasi.
Dalam erti kata yang sangat asas, penempatan wadah adalah semua tentang membuat fungsi program pembelajaran mesin lebih mudah disesuaikan - menghapuskan silo dan sambungan yang tidak perlu - dan sekali lagi, dependencies - yang boleh melumpuhkan projek. Untuk projek pembelajaran mesin yang bersandar, jika bahagian-bahagian algoritma atau aplikasi atau fungsi individu ditempatkan di dalam bekas, mudah untuk mengendalikan kepingan-kepingan yang serba lengkap ini dan membuat projek produk pembelajaran mesin yang kompleks sewajarnya.
