Q:
ทำไมการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้จึงสำคัญ?
A:การเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้นั้นเป็นคำศัพท์สำคัญในอุตสาหกรรมการเรียนรู้ของเครื่องส่วนหนึ่งเป็นเพราะการได้รับกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องในการปรับขนาดเป็นสิ่งสำคัญและท้าทายของโครงงานการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก
ตัวอย่างเช่นโครงการการเรียนรู้ของเครื่องขนาดเล็กบางอย่างอาจไม่จำเป็นต้องปรับขนาดให้มากนัก แต่เมื่อวิศวกรกำลังพิจารณาการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิผลหลายชนิดพยายามที่จะผลักดันการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดมหึมาหรือพยายามที่จะใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร หมายความว่าทุกอย่าง
| ดาวน์โหลดฟรี: การเรียนรู้ของเครื่องและเหตุผลที่สำคัญ |
การเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้มีความสำคัญเมื่อชัดเจนว่าขอบเขตของโครงการจะแซงหน้าการตั้งค่าดั้งเดิม อาจจำเป็นต้องใช้วิธีการอัลกอริทึมที่แตกต่างกันเพื่อช่วยให้กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องตรงกับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ การเรียนรู้ของเครื่องอาจต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้นสำหรับชุดข้อมูลเดียวกัน
ในแง่ของเครื่องมือที่ใช้ Apache Hadoop มักจะใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากเช่นประมาณ 5 TB ด้านล่างเครื่องหมายนี้มีเครื่องมือระดับกลางอื่น ๆ ที่อาจทำงานได้ดีเช่น Pandas, Matlab และ R. ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีจะจับคู่เครื่องมือกับระดับความยืดหยุ่นที่ต้องการ พวกเขาจะเข้าใจว่าโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องทำงานต้องทำมากน้อยเพียงใดและต้องปรับแต่งอย่างไรเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านั้น
นอกเหนือจากความสามารถในการปรับขนาดข้อมูลให้ใหญ่ขึ้นตามลำดับของเทราไบต์หลาย ๆ อย่างความท้าทายอีกประการหนึ่งของการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ปรับขนาดได้คือการพัฒนาระบบที่สามารถทำงานข้ามหลายโหนดได้ ระบบการเรียนรู้เครื่องพื้นฐานบางอย่างอาจตั้งค่าให้ทำงานบนคอมพิวเตอร์หรือส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ แต่เมื่อกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องต้องโต้ตอบกับหลาย ๆ โหนดนั่นจะต้องใช้วิธีที่แตกต่างกัน การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำงานในสถาปัตยกรรมแบบกระจายเป็นอีกส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้ พิจารณาสถานการณ์ที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรต้องเข้าถึงข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์หลายสิบหรือหลายร้อย - สิ่งนี้ต้องการความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขยายที่สำคัญ
ไดรเวอร์อีกอย่างหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ปรับขนาดได้คือกระบวนการเรียนรู้อย่างลึกล้ำซึ่งวิศวกรและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอาจได้รับผลลัพธ์มากขึ้นจากการเจาะลึกเข้าไปในชุดข้อมูลและจัดการพวกมันด้วยวิธีที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โครงการการเรียนรู้อย่างลึกเป็นตัวอย่างที่ดีของวิธีที่ บริษัท อาจจำเป็นต้องปรับใช้กลยุทธ์การเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับขนาดได้เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ต้องการ เมื่อการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องมันจะสร้างแรงกดดันให้กับระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
