Q:
Mengapa pembelajaran mesin berskala penting?
A:Pembelajaran mesin berskala adalah kata kunci utama dalam industri pembelajaran mesin, sebahagiannya kerana mendapatkan proses pembelajaran mesin untuk skala adalah aspek penting dan mencabar dari banyak projek pembelajaran mesin.
Sebagai contoh, sesetengah projek pembelajaran mesin yang lebih kecil mungkin tidak perlu skala, tetapi apabila para jurutera sedang merenungkan pelbagai jenis pemodelan produktif, cuba memacu analisis set data raksasa, atau cuba menggunakan pembelajaran mesin untuk persekitaran perkakasan yang berbeza, boleh skalabiliti bermakna segala-galanya.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Pembelajaran mesin berskala adalah penting apabila jelas bahawa skop projek akan mengatasi persediaan asal. Pendekatan algoritma yang berbeza mungkin diperlukan untuk membantu proses pembelajaran mesin memadankan proses analisis data lain. Pembelajaran mesin memerlukan lebih banyak sumber untuk kumpulan data yang sama.
Dari segi alat yang digunakan, Apache Hadoop sering digunakan untuk set data yang sangat besar, misalnya, sekitar 5 TB. Di bawah tanda ini, terdapat alat pertengahan peringkat lain yang boleh melakukan kerja dengan baik, seperti Pandas, Matlab dan R. Profesional TI akan menyesuaikan alat dengan tahap skalabiliti yang diperlukan. Mereka akan memahami berapa banyak program pembelajaran mesin kerja perlu dilakukan, dan bagaimana mereka perlu dilengkapi untuk mencapai matlamat tersebut.
Bersama-sama dengan keupayaan untuk skala kepada set data yang lebih besar pada susunan beberapa terabytes, satu lagi cabaran dengan pembelajaran mesin boleh terbentuk adalah membangun sistem yang boleh berfungsi merentasi pelbagai nod. Sesetengah sistem pembelajaran mesin asas hanya boleh ditubuhkan untuk dijalankan pada komponen komputer atau perkakasan. Tetapi apabila proses pembelajaran mesin perlu berinteraksi dengan pelbagai nod, yang memerlukan pendekatan yang berbeza. Mendapatkan pembelajaran mesin untuk bekerja dalam seni bina yang diedarkan adalah sebahagian besar daripada pembelajaran mesin berskala. Pertimbangkan situasi di mana algoritma pembelajaran mesin perlu mengakses data daripada berpuluh-puluh atau bahkan beratus-ratus pelayan - ini memerlukan skala yang besar dan serba boleh.
Satu lagi pemacu pembelajaran mesin yang boleh terbaca adalah proses pengajaran yang mendalam, di mana para jurutera dan pihak berkepentingan boleh mendapatkan lebih banyak keputusan daripada menjadi lebih mendalam dalam set data dan memanipulasi mereka dengan cara yang lebih mendalam. Projek pembelajaran yang mendalam merupakan contoh yang sangat baik tentang bagaimana syarikat mungkin perlu mengguna pakai strategi pembelajaran mesin berskala untuk mencapai keupayaan yang mereka perlukan. Memandangkan pembelajaran yang mendalam terus berkembang, ia akan memberi tekanan kepada sistem pembelajaran mesin untuk lebih cekap.
