T:
Bakit mahalaga ang scalable machine learning?
A:Ang nasusukat na pag-aaral ng makina ay isang pangunahing buzzword sa industriya ng pagkatuto ng makina, na bahagi dahil ang pagkuha ng mga proseso ng pagkatuto ng makina sa sukat ay isang mahalagang at mapaghamong aspeto ng maraming mga proyekto sa pag-aaral ng makina.
Halimbawa, ang ilang mga mas maliit na mga proyekto sa pag-aaral ng makina ay maaaring hindi kailangan na masukat ng marami, ngunit kapag ang mga inhinyero ay nagmumuni-muni ng iba't ibang uri ng produktibong pagmomolde, sinusubukan na magmaneho ng pagtatasa ng mga napakalaking set ng data, o sinusubukan na mag-aplay sa pagkatuto ng makina sa iba't ibang mga kapaligiran sa hardware, maaari ng scalability ibig sabihin lahat.
| Libreng Pag-download: Pag- aaral ng Machine at Bakit Mahalaga ito |
Mahalaga ang kakayahang pag-aaral ng makina kapag malinaw na ang saklaw ng proyekto ay lalampas sa orihinal na pag-setup. Ang iba't ibang mga diskarte sa algorithm ay maaaring kailanganin upang matulungan ang mga proseso ng pagkatuto ng makina na tumugma sa iba pang mga proseso ng data ng analytics. Ang pag-aaral ng makina ay maaaring mangailangan ng higit pang mga mapagkukunan para sa parehong hanay ng data.
Sa mga tuntunin ng mga tool na ginagamit, ang Apache Hadoop ay madalas na ginagamit para sa napakalaking set ng data, halimbawa, tungkol sa 5 TB. Sa ibaba ng marka na ito, may iba pang mga tool sa kalagitnaan ng antas na maaaring gawin nang maayos ang trabaho, tulad ng Pandas, Matlab at R. Ang mga propesyonal sa IT ay tutugma sa mga tool sa kinakailangang antas ng scalability. Malalaman nila kung gaano karaming dapat gawin ang mga programa sa pagkatuto ng makina sa trabaho, at kung paano nila kailangang maipalabas upang makamit ang mga layunin.
Kasabay ng kakayahang masukat sa mas malaking hanay ng data sa pagkakasunud-sunod ng maraming terabytes, ang isa pang hamon na may pag-aaral ng scalable machine ay ang pagbuo ng isang sistema na maaaring gumana sa maraming mga node. Ang ilang mga pangunahing sistema ng pagkatuto ng makina ay maaaring mai-set up upang tumakbo sa isang indibidwal na bahagi ng computer o hardware. Ngunit kapag ang mga proseso ng pagkatuto ng makina ay kailangang makipag-ugnay sa maraming mga node, kakailanganin nito ang ibang pamamaraan. Ang pagkuha ng pagkatuto ng makina upang gumana sa isang ipinamamahagi na arkitektura ay isa pang pangunahing bahagi ng pag-aaral ng scalable machine. Isaalang-alang ang isang sitwasyon kung saan ang pag-aaral ng mga algorithm ng pag-aaral ay kailangang ma-access ang data mula sa dose-dosenang o kahit na daan-daang mga server - pupunta ito upang mangailangan ng makabuluhang scalability at kagalingan.
Ang isa pang driver ng scalable machine learning ay ang proseso ng malalim na pag-aaral, kung saan ang mga inhinyero at stakeholder ay maaaring makakuha ng mas maraming mga resulta mula sa pagpasok ng mas malalim sa mga set ng data at pagmamanipula sa kanila sa mas malalim na paraan. Ang mga malalim na proyekto sa pag-aaral ay isang mahusay na halimbawa ng kung paano maaaring kailanganin ng mga kumpanya na magamit ang scalable na diskarte sa pagkatuto ng makina upang makamit ang kakayahan na kailangan nila. Habang ang malalim na pag-aaral ay patuloy na nagbabago, ilalagay nito ang presyon sa mga sistema ng pagkatuto ng makina upang mas masukat ang mas mahusay.
