Zakaj je pomembno povečano strojno učenje?

V:

Zakaj je pomembno povečano strojno učenje?

Prilagodljivo strojno učenje je pomembna govorica v industriji strojnega učenja, deloma tudi zato, ker je pridobivanje strojnih procesov učenja pomemben in zahteven vidik številnih projektov strojnega učenja.

Nekaterim manjšim projektom strojnega učenja morda ne bo treba tako veliko meriti, toda ko inženirji razmišljajo o različnih vrstah produktivnega modeliranja, poskušajo voziti analizo velikanskih nizov podatkov ali poskušajo uporabiti strojno učenje v različnih strojnih okoljih, lahko skalabilnost pomeni vse.

Prilagodljivo strojno učenje je pomembno, ko je jasno, da bo obseg projekta prehitel prvotno namestitev. Morda bodo potrebni različni pristopi algoritmov, da se procesi strojnega učenja ujemajo z drugimi postopki analize podatkov. Strojno učenje lahko zahteva več virov za isti niz podatkov.

Glede uporabljenih orodij se Apache Hadoop pogosto uporablja za izjemno velike nabore podatkov, na primer približno 5 TB. Pod to oznako so še druga orodja na srednji ravni, ki lahko dobro opravijo delo, kot so Pandas, Matlab in R. IT strokovnjaki bodo orodja prilagodili potrebni ravni razširljivosti. Razumeli bodo, koliko programov strojnega učenja je treba opraviti in kako jih je treba opremiti za dosego teh ciljev.

Skupaj s sposobnostjo merjenja v veliko večje množice podatkov po vrstnem redu več terabajtov je še en izziv pri razširljivem strojnem učenju razvoj sistema, ki lahko deluje na več vozlišč. Nekateri osnovni strojni učni sistemi so morda nastavljeni samo tako, da delujejo na posameznem računalniku ali strojni komponenti. Kadar pa morajo strojni učni procesi medsebojno delovati z več vozlišči, bo to potreben drugačen pristop. Pritegniti strojno učenje za delo v porazdeljeni arhitekturi je še en pomemben del razširljivega strojnega učenja. Razmislite o situaciji, ko morajo algoritmi strojnega učenja dostopati do podatkov z več deset ali celo sto strežnikov - to bo zahtevalo znatno razširljivost in vsestranskost.

Drugo gonilo razširljivega strojnega učenja je proces globokega učenja, kjer lahko inženirji in zainteresirane strani dobijo več rezultatov, če se poglobijo v nabore podatkov in z njimi manipulirajo na bolj poglobljene načine. Projekti poglobljenega učenja so odličen primer, kako bodo podjetja morda morala sprejeti razširljivo strategijo strojnega učenja, da dosežejo potrebne zmogljivosti. Ko se globoko učenje še naprej razvija, bo pritiskalo na sisteme strojnega učenja, da bi se učinkoviteje merili.