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Perché è importante l'apprendimento automatico scalabile?
UN:L'apprendimento automatico scalabile è una parola chiave nel settore dell'apprendimento automatico, in parte perché il ridimensionamento dei processi di apprendimento automatico è un aspetto importante e stimolante di molti progetti di apprendimento automatico.
Ad esempio, alcuni progetti di apprendimento automatico più piccoli potrebbero non dover essere scalati tanto, ma quando gli ingegneri stanno contemplando vari tipi di modellazione produttiva, cercando di guidare l'analisi di giganteschi set di dati o cercando di applicare l'apprendimento automatico a diversi ambienti hardware, la scalabilità può significa tutto.
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L'apprendimento automatico scalabile è importante quando è chiaro che l'ambito del progetto supererà l'impostazione originale. Potrebbero essere necessari diversi approcci algoritmici per aiutare i processi di apprendimento automatico ad abbinare altri processi di analisi dei dati. L'apprendimento automatico può richiedere più risorse per lo stesso set di dati.
In termini di strumenti utilizzati, Apache Hadoop viene spesso utilizzato per set di dati estremamente grandi, ad esempio circa 5 TB. Al di sotto di questo segno, ci sono altri strumenti di medio livello che possono fare bene il lavoro, come i professionisti di Panda, Matlab e R. I professionisti IT abbineranno gli strumenti al livello necessario di scalabilità. Capiranno quanto lavoro devono fare i programmi di machine learning e come devono essere attrezzati per raggiungere questi obiettivi.
Oltre alla capacità di scalare a gruppi di dati molto più grandi nell'ordine di diversi terabyte, un'altra sfida con l'apprendimento automatico scalabile è lo sviluppo di un sistema in grado di funzionare su più nodi. Alcuni sistemi di apprendimento automatico di base possono essere configurati per funzionare solo su un singolo computer o componente hardware. Ma quando i processi di apprendimento automatico devono interagire con più nodi, ciò richiederà un approccio diverso. Far funzionare l'apprendimento automatico in un'architettura distribuita è un'altra parte importante dell'apprendimento automatico scalabile. Prendi in considerazione una situazione in cui gli algoritmi di apprendimento automatico devono accedere ai dati da dozzine o persino centinaia di server: ciò richiederà una significativa scalabilità e versatilità.
Un altro driver dell'apprendimento automatico scalabile è il processo di apprendimento profondo, in cui ingegneri e parti interessate possono ottenere più risultati dall'approfondimento dei set di dati e dalla loro manipolazione in modi più profondi. I progetti di apprendimento profondo sono un eccellente esempio di come le aziende potrebbero dover adottare una strategia di apprendimento automatico scalabile per raggiungere le capacità di cui hanno bisogno. Man mano che il deep learning continua a evolversi, eserciterà pressioni sui sistemi di machine learning per scalare in modo più efficiente.
