Q:
Warum ist skalierbares maschinelles Lernen wichtig?
EIN:Skalierbares maschinelles Lernen ist ein wichtiges Schlagwort in der maschinellen Lernbranche, auch weil die Skalierung maschineller Lernprozesse ein wichtiger und herausfordernder Aspekt vieler maschineller Lernprojekte ist.
Einige kleinere Projekte für maschinelles Lernen müssen möglicherweise nicht so stark skaliert werden, aber wenn Ingenieure über verschiedene Arten produktiver Modellierung nachdenken, die Analyse gigantischer Datensätze vorantreiben oder versuchen, maschinelles Lernen auf verschiedene Hardwareumgebungen anzuwenden, kann dies die Skalierbarkeit beeinträchtigen alles bedeuten.
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Skalierbares maschinelles Lernen ist wichtig, wenn klar ist, dass der Umfang des Projekts die ursprüngliche Konfiguration übertrifft. Möglicherweise sind andere Algorithmusansätze erforderlich, um maschinelle Lernprozesse an andere Datenanalyseprozesse anzupassen. Maschinelles Lernen erfordert möglicherweise mehr Ressourcen für denselben Datensatz.
In Bezug auf die verwendeten Tools wird Apache Hadoop häufig für extrem große Datenmengen verwendet, z. B. etwa 5 TB. Unterhalb dieser Marke gibt es andere Tools der mittleren Ebene, die diese Aufgabe möglicherweise gut erfüllen, z. B. Pandas, Matlab und R. IT-Experten passen die Tools an das erforderliche Maß an Skalierbarkeit an. Sie werden verstehen, wie viel Arbeit maschinelles Lernen leisten muss und wie sie ausgerüstet sein müssen, um diese Ziele zu erreichen.
Neben der Möglichkeit, auf viel größere Datenmengen in der Größenordnung von mehreren Terabyte zu skalieren, besteht eine weitere Herausforderung beim skalierbaren maschinellen Lernen in der Entwicklung eines Systems, das über mehrere Knoten hinweg arbeiten kann. Einige grundlegende maschinelle Lernsysteme sind möglicherweise nur für die Ausführung auf einem einzelnen Computer oder einer Hardwarekomponente eingerichtet. Wenn maschinelle Lernprozesse jedoch mit mehreren Knoten interagieren müssen, ist ein anderer Ansatz erforderlich. Maschinelles Lernen in einer verteilten Architektur zum Laufen zu bringen, ist ein weiterer wichtiger Bestandteil des skalierbaren maschinellen Lernens. Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Algorithmen für maschinelles Lernen auf Daten von Dutzenden oder sogar Hunderten von Servern zugreifen müssen - dies erfordert erhebliche Skalierbarkeit und Vielseitigkeit.
Ein weiterer Treiber für skalierbares maschinelles Lernen ist der Prozess des vertieften Lernens, bei dem Ingenieure und Beteiligte möglicherweise bessere Ergebnisse erzielen, wenn sie tiefer in Datensätze eindringen und diese auf tiefgreifendere Weise bearbeiten. Deep-Learning-Projekte sind ein hervorragendes Beispiel dafür, wie Unternehmen eine skalierbare Strategie für maschinelles Lernen anwenden müssen, um die von ihnen benötigten Fähigkeiten zu erreichen. Während sich das vertiefte Lernen weiterentwickelt, wird es Druck auf maschinelle Lernsysteme ausüben, um effizienter zu skalieren.
