Q:
Чому важливо масштабоване машинне навчання?
A:Масштабоване машинне навчання є головним модником у галузі машинного навчання, почасти тому, що збільшення масштабів процесів машинного навчання є важливим та складним аспектом багатьох проектів машинного навчання.
Наприклад, деякі менші проекти машинного навчання можуть не потребувати масштабних масштабів, але коли інженери замислюються над різними видами продуктивного моделювання, намагаються керувати аналізом гігантських наборів даних або намагаються застосувати машинне навчання до різних апаратних середовищ, масштабованість може маю на увазі все.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Масштабоване машинне навчання важливо, коли зрозуміло, що проект буде випереджати оригінальну програму. Можуть знадобитися різні підходи до алгоритму, щоб допомогти процесам машинного навчання співставити інші процеси аналізу даних. Машинне навчання може зажадати більше ресурсів для одного і того ж набору даних.
Щодо інструментів, які використовуються, Apache Hadoop часто використовується для надзвичайно великих наборів даних, наприклад, близько 5 ТБ. Під цією позначкою є інші інструменти середнього рівня, які можуть добре виконати цю роботу, такі як Pandas, Matlab та R. ІТ-фахівці відповідають інструментам до необхідного рівня масштабованості. Вони зрозуміють, скільки потрібно зробити програм машинного навчання та як їх оснастити для досягнення цих цілей.
Поряд із можливістю масштабування до значно більших наборів даних на порядок кількох терабайт, ще однією проблемою зі масштабованим машинним навчанням є розробка системи, яка може працювати в декількох вузлах. Деякі основні системи машинного навчання можуть бути налаштовані лише для роботи на окремому комп'ютері або апаратному компоненті. Але коли процеси машинного навчання повинні взаємодіяти з декількома вузлами, це вимагатиме іншого підходу. Навчання машинного навчання працювати в розподіленій архітектурі - ще одна значна частина масштабованого машинного навчання. Розглянемо ситуацію, коли алгоритми машинного навчання мають доступ до даних з десятків, а то й сотень серверів - це вимагатиме значної масштабованості та універсальності.
Ще одним рушієм масштабованого машинного навчання є процес глибокого навчання, де інженери та зацікавлені сторони можуть отримати більше результатів, заглиблюючись у набори даних та маніпулюючи ними більш глибокими способами. Проекти глибокого навчання - відмінний приклад того, як компаніям може знадобитися прийняти масштабовану стратегію машинного навчання для досягнення необхідних їм можливостей. Оскільки глибоке навчання продовжує розвиватися, воно буде чинити тиск на системи машинного навчання для більш масштабного масштабування.
