Q:
Mengapa pembelajaran mesin yang skalabel penting?
SEBUAH:Pembelajaran mesin scalable adalah kata kunci utama dalam industri pembelajaran mesin, sebagian karena proses pembelajaran mesin skala adalah aspek penting dan menantang dari banyak proyek pembelajaran mesin.
Sebagai contoh, beberapa proyek pembelajaran mesin yang lebih kecil mungkin tidak perlu skala sebanyak, tetapi ketika para insinyur merenungkan berbagai jenis pemodelan produktif, mencoba untuk mendorong analisis set data raksasa, atau mencoba menerapkan pembelajaran mesin ke lingkungan perangkat keras yang berbeda, skalabilitas dapat berarti segalanya.
| Unduh Gratis: Pembelajaran Mesin dan Mengapa Itu Penting |
Pembelajaran mesin yang skalabel penting ketika jelas bahwa ruang lingkup proyek akan melebihi pengaturan awal. Pendekatan algoritma yang berbeda mungkin diperlukan untuk membantu proses pembelajaran mesin sesuai dengan proses analitik data lainnya. Pembelajaran mesin mungkin membutuhkan lebih banyak sumber daya untuk set data yang sama.
Dalam hal alat yang digunakan, Apache Hadoop sering digunakan untuk kumpulan data yang sangat besar, misalnya, sekitar 5 TB. Di bawah tanda ini, ada alat tingkat menengah lainnya yang dapat melakukan pekerjaan dengan baik, seperti Pandas, Matlab, dan profesional TI akan mencocokkan alat dengan tingkat skalabilitas yang dibutuhkan. Mereka akan mengerti berapa banyak program pembelajaran mesin kerja yang perlu dilakukan, dan bagaimana mereka harus dilengkapi untuk mencapai tujuan tersebut.
Seiring dengan kemampuan untuk menskalakan set data yang jauh lebih besar pada urutan beberapa terabyte, tantangan lain dengan pembelajaran mesin scalable adalah mengembangkan sistem yang dapat bekerja di beberapa node. Beberapa sistem pembelajaran mesin dasar hanya dapat diatur untuk dijalankan pada komputer individu atau komponen perangkat keras. Tetapi ketika proses pembelajaran mesin harus berinteraksi dengan banyak node, itu akan membutuhkan pendekatan yang berbeda. Mendapatkan pembelajaran mesin untuk bekerja dalam arsitektur terdistribusi adalah bagian utama lain dari pembelajaran mesin yang dapat diskalakan. Pertimbangkan situasi di mana algoritma pembelajaran mesin harus mengakses data dari lusinan atau bahkan ratusan server - ini akan membutuhkan skalabilitas dan fleksibilitas yang signifikan.
Penggerak lain dari pembelajaran mesin yang dapat diskalakan adalah proses pembelajaran yang mendalam, di mana para insinyur dan pemangku kepentingan dapat memperoleh hasil lebih banyak dengan masuk lebih dalam ke kumpulan data dan memanipulasi mereka dengan cara yang lebih mendalam. Proyek pembelajaran mendalam adalah contoh yang sangat baik tentang bagaimana perusahaan mungkin perlu mengadopsi strategi pembelajaran mesin yang dapat diskalakan untuk mencapai kemampuan yang mereka butuhkan. Seiring pembelajaran yang dalam terus berkembang, itu akan memberi tekanan pada sistem pembelajaran mesin untuk skala yang lebih efisien.
