S:
Ölçeklenebilir makine öğrenimi neden önemlidir?
A:Ölçeklenebilir makine öğrenimi, makine öğrenimi endüstrisinde önemli bir terimdir, çünkü makine öğrenimi süreçlerini ölçeklendirmek birçok makine öğrenimi projesinin önemli ve zorlu bir yönüdür.
Örneğin, bazı daha küçük makine öğrenimi projelerinin çok fazla ölçeklendirilmesi gerekmeyebilir, ancak mühendisler çeşitli türlerde üretken modellemeyi düşünürken, devasa veri kümelerinin analizini yapmaya çalışırken veya makine öğrenimini farklı donanım ortamlarına uygulamaya çalışırken ölçeklenebilirlik her şey demek.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Ölçeklenebilir makine öğrenimi, projenin kapsamının orijinal kurulumdan daha fazla olacağı açık olduğunda önemlidir. Makine öğrenim süreçlerinin diğer veri analizi süreçleriyle eşleşmesine yardımcı olmak için farklı algoritma yaklaşımları gerekebilir. Makine öğrenimi, aynı veri kümesi için daha fazla kaynak gerektirebilir.
Kullanılan araçlar açısından Apache Hadoop, genellikle yaklaşık 5 TB gibi son derece büyük veri setleri için kullanılır. Bu işaretin altında, işi iyi yapabilen diğer orta düzey araçlar vardır, örneğin Pandas, Matlab ve R. BT uzmanları, araçları gerekli ölçeklenebilirlik düzeyiyle eşleştirecektir. İş makinesi öğrenme programlarının ne kadar yapılması gerektiğini ve bu hedeflere ulaşmak için nasıl donatılmaları gerektiğini anlayacaklardır.
Birkaç terabayt sırasına göre çok daha büyük veri kümelerine ölçekleme yeteneğinin yanı sıra, ölçeklenebilir makine öğrenimi ile ilgili bir başka zorluk, birden fazla düğüm üzerinde çalışabilen bir sistem geliştirmektir. Bazı temel makine öğrenim sistemleri yalnızca tek bir bilgisayarda veya donanım bileşeninde çalışacak şekilde ayarlanabilir. Ancak makine öğrenme süreçleri birden fazla düğümle etkileşime girmek zorunda kaldığında, bu farklı bir yaklaşım gerektirir. Makine öğreniminin dağıtılmış bir mimaride çalışmasını sağlamak, ölçeklenebilir makine öğrenmesinin bir başka önemli parçasıdır. Makine öğrenimi algoritmalarının düzinelerce hatta yüzlerce sunucudan verilere erişmesi gereken bir durumu düşünün - bu önemli bir ölçeklenebilirlik ve çok yönlülük gerektirecektir.
Ölçeklenebilir makine öğrenmesinin bir başka itici gücü, mühendislerin ve paydaşların veri setlerine daha derinlemesine girip onları daha derin şekillerde manipüle etmekten daha fazla sonuç alabilecekleri derin öğrenme sürecidir. Derin öğrenme projeleri, şirketlerin ihtiyaç duydukları kapasiteyi elde etmek için ölçeklenebilir makine öğrenme stratejisini nasıl benimsemeleri gerektiğinin mükemmel bir örneğidir. Derin öğrenme gelişmeye devam ettikçe, daha verimli ölçeklendirme için makine öğrenme sistemlerine baskı uygulayacaktır.
