Zdolność systemu do szybkiego reagowania na zmiany w aplikacjach i wymaganiach dotyczących przetwarzania systemu nazywana jest skalowalnością. Skalowalność odnosi się do jego zdolności do obsługi zwiększonego lub zmniejszonego obciążenia.

Skalowanie aplikacji uczenia maszynowego, które mogą obsłużyć dowolną ilość danych i wykonywać liczne obliczenia w sposób opłacalny i oszczędzający czas, aby natychmiast służyć milionom użytkowników na całym świecie, nazywa się skalowalnością uczenia maszynowego.

Połączenie statystyki, „uczenia maszynowego” i eksploracji danych w adaptowalne, skalowalne i często nieparametryczne metody skutkuje skalowalnością ML. Skalowana produktywność, ulepszona automatyzacja, ulepszona modularyzacja i opłacalność to tylko niektóre z różnorodnych korzyści, jakie zapewnia przedsiębiorstwom.

Jak firmy mogą skorzystać na modelu uczenia maszynowego FutureAnalytica?

FutureAnalytica to jedyna w swoim rodzaju wszechstronna, zautomatyzowana platforma sztucznej inteligencji wykorzystująca uczenie maszynowe i niewymagająca kodu. Zapewnia bezbłędną, kompleksową funkcjonalność analityki danych z jeziorem danych, sklepem z aplikacjami sztucznej inteligencji i światowej klasy wsparciem w dziedzinie nauki o danych, redukując w ten sposób ilość czasu i wysiłku potrzebnego do nauki danych i sztucznej inteligencji. Dzięki zaawansowanym wynikom FutureAnalytica w zakresie komunikacji z klientami dane można analizować i trawić na dużą skalę, aby znaleźć spostrzegawczość opartą na danych, która umożliwia personelowi obsługi klienta przekraczanie KPI. Zautomatyzuj i przypisz priorytet odpowiedniemu przedstawicielowi w oparciu o pilność treści zgłoszenia i problem klienta. W rezultacie długoterminowy rozwój firmy jest wspierany pewnymi, szybkimi opiniami, które nie opierają się na domysłach.

Etapy skalowania modelu uczenia maszynowego

Wybór odpowiedniego środowiska i języka —istnieje wiele opcji dla środowiska uczenia maszynowego. Twój instynkt może podpowiadać Ci, abyś po prostu użył najlepszego frameworka dostępnego w języku, który znasz najlepiej, ale nie zawsze może to być najlepszy wybór.

Wybór odpowiedniego sprzętu — ponieważ większość uczenia maszynowego polega na dostarczaniu danych do algorytmu, który iteracyjnie wykonuje wiele skomplikowanych obliczeń, wybór sprzętu ma również duży wpływ na skalowalność. W uczeniu maszynowym, szczególnie w uczeniu głębokim, skalowanie obliczeń powinno skupiać się na jak najszybszym ukończeniu mnożenia macierzy przy jak najmniejszym zużyciu energii (aby zaoszczędzić pieniądze!).

Ze względu na swój sekwencyjny charakter procesory nie są idealne do uczenia maszynowego na dużą skalę i mogą szybko stać się wąskim gardłem. Procesory graficzne (jednostki przetwarzania grafiki) stanowią ulepszenie procesorów na potrzeby uczenia maszynowego. Procesory graficzne, w przeciwieństwie do procesorów, mają setki wbudowanych jednostek ALU, co czyni je doskonałą opcją dla każdego procesu, który może skorzystać na obliczeniach równoległych.

Gromadzenie i magazynowanie danych — Czasami etapem wymagającym największego zaangażowania człowieka jest gromadzenie i magazynowanie danych. Czyszczenie, wybieranie funkcji i etykietowanie może być często czasochłonne i zbędne. Wykorzystując modele generatywne, takie jak GAN, autoenkodery wariacyjne i modele autoregresyjne, przeprowadzono aktywne badania w obszarze wytwarzania danych syntetycznych w celu ograniczenia wysiłku związanego z etykietowaniem i rozszerzenia danych. Wadą jest to, że aby te modele mogły generować dane syntetyczne, które nie są tak przydatne jak dane ze świata rzeczywistego, wymagają znacznej ilości obliczeń.

Sprzęt wejścia/wyjścia potoku wejściowego jest również kluczowy dla uczenia maszynowego na dużą skalę. Urządzenia we/wy pobierają i przechowują ogromne ilości danych, na których iteracyjnie przeprowadzamy obliczenia. Jeśli potok wejściowy z akceleratorami sprzętowymi nie zostanie zoptymalizowany, może szybko stać się wąskim gardłem. Można go ogólnie podzielić na trzy etapy:

1. Ekstrakcja: Pierwszym zadaniem jest przeczytanie źródła. Źródłem może być dysk, strumień danych, sieć równorzędna i inne opcje.

2. Transformacja: Dane mogą wymagać jakiejś zmiany. Na przykład podczas uczenia klasyfikatora obrazu obraz wejściowy przed wprowadzeniem do modelu podlega przekształceniom, takim jak zmiana rozmiaru, odwracanie, obracanie, skalowanie w skali szarości i krzyżowanie.

3. Ładowanie: W ostatnim kroku pamięć robocza modelu uczącego i przekształcone dane są łączone. W zależności od narzędzi, jakich używamy do szkolenia i transformacji, te dwie lokalizacje mogą być identyczne lub różne.

Szkolenie „Model ML” — jeśli chcemy zobaczyć podstawowy etap potoku uczenia maszynowego na nieco bardziej szczegółowym poziomie, etap szkolenia będzie wyglądał następująco:

Typowy eksperyment z nadzorowanym uczeniem się polega na dostarczaniu danych przez potok wejściowy, wykonywaniu przejścia w przód, obliczaniu strat, a następnie dostosowywaniu parametrów w celu minimalizacji strat. Przed wyborem najlepszego hiperparametru i architektury oceniana jest ich wydajność.

Wniosek

Dokładność „sztucznej inteligencji” to prawdopodobieństwo prawidłowego sklasyfikowania wyszkolonego modelu uczenia maszynowego, które jest obliczane poprzez podzielenie całkowitej liczby przewidywań we wszystkich klasach przez liczbę poprawnie prognozowanych zdarzeń. Chociaż osiągnięcie 100% dokładności może nie być możliwe, wiedza o tym, czym jest delikatność sztucznej inteligencji i kiedy używać jej jako miernika, może mieć duży wpływ na powodzenie projektu uczenia maszynowego. W rzeczywistości sugerujemy użycie jej jako jednego z kryteria oceny wszelkich działań, które można modelować jako zrównoważone zadanie klasyfikacyjne.

Dziękujemy za zainteresowanie naszym blogiem. Jeśli masz jakiekolwiek pytania dotyczące naszej platformy opartej na sztucznej inteligencji, modeli uczenia maszynowego lub „Analityki tekstu”, skontaktuj się z nami pod adresem [email protected].