Capacitatea unui sistem de a răspunde rapid la modificările aplicațiilor și cerințelor de procesare a sistemului este cunoscută sub numele de scalabilitate. Scalabilitatea se referă la capacitatea sa de a face față sarcinii crescute sau scăzute.

Scalarea aplicațiilor de învățare automată care pot gestiona orice cantitate de date și poate efectua numeroase calcule într-un mod rentabil și care economisește timp pentru a servi imediat milioane de utilizatori din întreaga lume este denumită scalabilitate a învățării automate.

Combinarea statisticii, „învățare automată” și extragerea datelor în metode adaptabile, scalabile și adesea neparametrice are ca rezultat scalabilitatea ML. Productivitatea la scară, automatizarea îmbunătățită, modularizarea îmbunătățită și eficiența costurilor sunt doar câteva dintre avantajele multiple pe care le oferă afacerii.

Cum pot profita companiile de pe urma modelului de învățare automată FutureAnalytica?

„FutureAnalytica” este singura platformă de inteligență artificială cuprinzătoare automatizată de învățare automată, fără cod. Oferă funcționalitate impecabilă de știință a datelor de la capăt la capăt cu un lac de date, un magazin de aplicații de inteligență artificială și asistență de clasă mondială pentru știința datelor, reducând astfel timpul și efortul necesar pentru efortul dvs. de știință a datelor și inteligență artificială. Cu rezultatele avansate FutureAnalytica pentru comunicarea cu clienții, datele pot fi analizate și digerate la scară largă pentru a găsi percepția bazată pe date care să permită personalului de asistență pentru clienți să depășească KPI-urile. Automatizați și atribuiți o prioritate reprezentantului corespunzător în funcție de urgența conținutului biletului și de problema clientului. Ca rezultat, creșterea pe termen lung a afacerii este susținută de opinii încrezătoare, prompte, care nu se bazează pe presupuneri.

Pași pentru scalarea unui model de învățare automată

Selectarea cadrului și a limbii potrivite -Există o mulțime de opțiuni pentru cadrul dvs. de învățare automată. Instinctul dvs. s-ar putea să vă spună să utilizați cel mai bun cadru disponibil în limba pe care o cunoașteți cel mai bine, dar aceasta ar putea să nu fie întotdeauna cea mai bună alegere.

Alegerea hardware-ului potrivit -Deoarece o mare parte din învățarea automată implică furnizarea de date către un algoritm care efectuează în mod iterativ o mulțime de calcule grele, selecția hardware are, de asemenea, un impact mare asupra scalabilității. În învățarea automată, în special în învățarea profundă, activitățile de scalare pentru calcule ar trebui să se preocupe de finalizarea înmulțirilor matricelor cât mai repede posibil, consumând cât mai puțină energie (pentru a economisi bani!).

Datorită naturii lor secvențiale, procesoarele nu sunt ideale pentru învățarea automată la scară largă (ML) și pot deveni rapid un blocaj. GPU-urile (unități de procesare grafică) sunt o actualizare a procesoarelor pentru învățarea automată. GPU-urile, spre deosebire de procesoare, au sute de ALU încorporate, ceea ce le face o opțiune excelentă pentru orice proces care poate beneficia de calcule paralelizate.

Colectarea și depozitarea datelor- Uneori, pasul cu cea mai umană implicare este colectarea și depozitarea datelor. Curățarea, selectarea caracteristicilor și etichetarea pot fi adesea consumatoare de timp și redundante. Folosind modele generative cum ar fi GAN-uri, autoencodere variate și modele autoregresive, au fost efectuate cercetări active în domeniul producerii de date sintetice pentru a reduce efortul de etichetare și a extinde datele. Dezavantajul este că, pentru ca aceste modele să genereze date sintetice, care nu sunt la fel de utile ca datele din lumea reală, necesită o cantitate semnificativă de calcul.

Hardware-ul Input Pipeline I/O este, de asemenea, crucial pentru învățarea automată la scară largă. Dispozitivele I/O preiau și stochează datele masive pe care efectuăm calcule iterativ. Dacă nu este optimizată, conducta de intrare cu acceleratoare hardware poate deveni rapid un blocaj. În general, poate fi împărțit în trei etape:

1. Extragere: Citirea sursei este prima sarcină. Un disc, un flux de date, o rețea peer și alte opțiuni pot servi drept sursă.

2. Transformare: este posibil ca datele să fie modificate într-un fel. Când antrenați un clasificator de imagini, de exemplu, imaginea de intrare suferă transformări cum ar fi redimensionarea, răsturnarea, rotirea, scala de gri și încrucișarea înainte de a fi alimentată în model.

3. Încărcare: Memoria de lucru a modelului de antrenament și datele transformate sunt conectate în pasul final. În funcție de instrumentele pe care le folosim pentru antrenament și transformare, aceste două locații pot fi identice sau distincte.

Training ML Model - Dacă dorim să vedem pasul de bază al unei conducte de învățare automată la un nivel puțin mai detaliat, pasul de instruire va arăta astfel:

Un experiment tipic de învățare supravegheată implică alimentarea datelor prin conducta de intrare, efectuarea unei treceri înainte, calcularea pierderii și apoi ajustarea parametrilor cu scopul de a minimiza pierderea. Înainte de a alege cel mai bun hiperparametru și arhitectură, se evaluează performanța acestora.

Concluzie

Acuratețea „Inteligentei artificiale” este probabilitatea de a clasifica corect un model de învățare automată antrenat, care este calculată prin împărțirea numărului total de predicții din toate clasele la numărul de evenimente previzionate corect. Deși s-ar putea să nu fie posibil să se obțină o acuratețe de 100%, știind ce este delicatețea AI și când să o folosești ca măsurătoare poate face o mare diferență în succesul proiectului tău de învățare automată. De fapt, vă sugerăm să îl folosiți ca unul dintre criterii de evaluare a oricărei acțiuni care poate fi modelată ca un loc de muncă de clasificare echilibrată.

Apreciem interesul dumneavoastră față de blogul nostru și, dacă aveți întrebări despre platforma noastră bazată pe inteligență artificială, modelele de învățare automată sau „Text Analytics”, vă rugăm să ne contactați la [email protected].