P:
Per què és important l’aprenentatge de màquines escalables?
R:L’aprenentatge automàtic escalable és una paraula clau en la indústria d’aprenentatge automàtic, en part perquè la incorporació de processos d’aprenentatge automàtic és un aspecte important i desafiant de molts projectes d’aprenentatge automàtic.
Per exemple, és possible que alguns projectes més petits d'aprenentatge de màquines no necessitin escalar-los, però quan els enginyers contemplen diversos tipus de modelatge productiu, intenten conduir l'anàlisi de conjunts de dades gegantines o intenten aplicar l'aprenentatge de màquines a diferents entorns de maquinari, l'escalabilitat pot vol dir tot.
| Descàrrega gratuïta: Aprenentatge automàtic i per què és important |
L’aprenentatge automàtic escalable és important quan estigui clar que l’abast del projecte superarà la configuració original. Es poden necessitar diferents enfocaments d'algoritmes per ajudar els processos d'aprenentatge de màquines a coincidir amb altres processos d'analítica de dades. L’aprenentatge automàtic pot requerir més recursos per al mateix conjunt de dades.
Pel que fa a les eines que s’utilitzen, Apache Hadoop s’utilitza sovint per a conjunts de dades extremadament grans, per exemple, d’uns 5 TB. Per sota d'aquest segell, hi ha altres eines de nivell mitjà que poden fer bé la feina, com ara els professionals de les TI de Pandas, Matlab i R. S'ajustaran les eines al nivell d'escalabilitat necessari. Comprendran la quantitat de programes d’aprenentatge de màquines de treball i com s’han d’equipar per assolir aquests objectius.
Juntament amb la capacitat d’escalar a conjunts de dades molt més grans de l’ordre de diversos terabytes, un altre repte amb l’aprenentatge de màquines escalables és desenvolupar un sistema que pugui funcionar a través de diversos nodes. Alguns sistemes bàsics d'aprenentatge de màquines només es poden configurar per funcionar amb un component de maquinari o ordinador individual. Però, quan els processos d’aprenentatge automàtic han d’interactuar amb diversos nodes, això requerirà un enfocament diferent. L’aprenentatge de màquines funciona en una arquitectura distribuïda és una altra part important de l’aprenentatge automàtic escalable. Penseu en una situació en què els algorismes d’aprenentatge automàtic han d’accedir a dades de desenes o fins i tot centenars de servidors: això requerirà escalabilitat i versatilitat importants.
Un altre dels motors de l’aprenentatge automàtic escalable és el procés d’aprenentatge profund, on els enginyers i les parts interessades poden obtenir més resultats per aprofundir en els conjunts de dades i manipular-los de maneres més profundes. Els projectes d’aprenentatge profund són un excel·lent exemple de com les empreses poden necessitar adoptar una estratègia d’aprenentatge automàtic escalable per assolir la capacitat que necessiten. A mesura que l’aprenentatge profund continua evolucionant, farà pressió sobre els sistemes d’aprenentatge de màquines per escalar de manera més eficient.
