Tizimning ilovalardagi o'zgarishlarga va tizimni qayta ishlash talablariga tezda javob berish qobiliyati masshtablilik deb nomlanadi. Masshtablilik uning ortib ketgan yoki kamaygan yukni boshqarish qobiliyatini anglatadi.

Butun dunyo boʻylab millionlab foydalanuvchilarga zudlik bilan xizmat koʻrsatish uchun har qanday hajmdagi maʼlumotlarni qayta ishlay oladigan va koʻp sonli hisob-kitoblarni tejamkor va vaqtni tejaydigan tarzda amalga oshiradigan mashinani oʻrganish dasturlarini masshtablash mashinani oʻrganishning kengaytirilishi deb ataladi.

Statistikani, "mashinalarni o'rganish" va ma'lumotlarni qayta ishlashni moslanadigan, kengaytiriladigan va tez-tez parametrik bo'lmagan usullarga birlashtirish ML miqyoslanishiga olib keladi. Keng miqyosli mahsuldorlik, takomillashtirilgan avtomatlashtirish, kengaytirilgan modullashtirish va iqtisodiy samaradorlik uning biznesga taqdim etadigan ko'p qirrali afzalliklaridan faqat bir nechtasi.

FutureAnalytica mashinani o'rganish modelidan korxonalar qanday foyda olishlari mumkin?

"FutureAnalytica" - bu o'ziga xos yagona avtomatlashtirilgan avtomatlashtirilgan, kodsiz sun'iy intellekt platformasi. U ma'lumotlar ko'li, sun'iy intellekt ilovalari do'koni va jahon darajasidagi "ma'lumotlar" fanini qo'llab-quvvatlash bilan mukammal uchdan-end ma'lumotlar fanining funksionalligini ta'minlaydi va shu bilan ma'lumotlar faningiz va sun'iy intellekt bo'yicha harakatlaringiz uchun zarur bo'lgan vaqt va kuch miqdorini kamaytiradi. FutureAnalytica’ning mijozlar bilan muloqot qilish bo‘yicha ilg‘or natijalari bilan ma’lumotlarni keng miqyosda tahlil qilish va hazm qilish mumkin, bu esa mijozlarga xizmat ko‘rsatish xodimlariga KPI’dan oshib ketishiga imkon beruvchi ma’lumotlarga asoslangan idrokni topish imkonini beradi. Chipta mazmuni va mijoz masalasining dolzarbligi asosida tegishli vakilga ustuvorlikni avtomatlashtirish va belgilash. Natijada, biznesning uzoq muddatli o'sishi taxminlarga asoslanmagan ishonchli, tezkor fikrlar bilan qo'llab-quvvatlanadi.

Mashinani o'rganish modelini kengaytirish bosqichlari

To'g'ri ramka va tilni tanlash-Mashina o'rganish tizimi uchun juda ko'p imkoniyatlar mavjud. Sizning instinktingiz sizga eng yaxshi biladigan tilda mavjud bo'lgan eng yaxshi ramkadan foydalanishni aytishi mumkin, ammo bu har doim ham eng yaxshi tanlov bo'lmasligi mumkin.

To'g'ri uskunani tanlash -Mashina o'rganishning ko'p qismi ma'lumotlarni iterativ ravishda juda ko'p og'ir hisob-kitoblarni amalga oshiradigan algoritmga etkazib berishni o'z ichiga olganligi sababli, apparat tanlash ham miqyosga katta ta'sir qiladi. Mashinani o'rganishda, ayniqsa chuqur o'rganishda, hisob-kitoblar uchun masshtablash faoliyati imkon qadar kam quvvat sarflagan holda (pulni tejash uchun!) matritsalarni ko'paytirishni imkon qadar tezroq bajarish bilan bog'liq bo'lishi kerak.

Ketma-ket tabiati tufayli protsessorlar keng miqyosli mashinani o'rganish (ML) uchun ideal emas va tezda muammoga aylanishi mumkin. GPU (grafik ishlov berish bloklari) - bu mashinani o'rganish uchun protsessorlarni yangilash. GPUlar, protsessorlardan farqli o'laroq, yuzlab o'rnatilgan ALU-larga ega, bu ularni parallellashtirilgan hisob-kitoblardan foyda oladigan har qanday jarayon uchun ajoyib tanlov qiladi.

Ma'lumotlarni to'plash va saqlash - Ba'zan, eng ko'p inson ishtirokidagi qadam ma'lumotlarni yig'ish va saqlashdir. Tozalash, xususiyatlarni tanlash va yorliqlash ko'pincha vaqt talab qiladigan va ortiqcha bo'lishi mumkin. GAN, variatsion avtokodlovchilar va avtoregressiv modellar kabi generativ modellardan foydalanib, etiketkalash harakatlarini kamaytirish va ma'lumotlarni kengaytirish uchun sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqarish sohasida faol tadqiqotlar olib borildi. Kamchilik shundaki, ushbu modellar haqiqiy dunyodan olingan ma'lumotlar kabi foydali bo'lmagan sintetik ma'lumotlarni yaratish uchun ular sezilarli darajada hisoblashni talab qiladi.

Kirish quvur liniyasining kirish/chiqarish apparati keng miqyosli mashinalarni o'rganish uchun ham juda muhimdir. I/U qurilmalari biz takroriy hisob-kitoblarni amalga oshiradigan katta ma'lumotlarni oladi va saqlaydi. Agar optimallashtirilmagan bo'lsa, apparat tezlatgichlari bo'lgan kirish quvuri tezda muammoga aylanishi mumkin. Umuman olganda, uni uch bosqichga bo'lish mumkin:

1. Chiqarish: Manbani o'qish birinchi vazifadir. Disk, ma'lumotlar oqimi, teng tarmoq va boshqa variantlar manba bo'lib xizmat qilishi mumkin.

2. Transformatsiya: ma'lumotlarni qandaydir tarzda o'zgartirish kerak bo'lishi mumkin. Masalan, tasvir klassifikatorini o'rgatishda kirish tasviri modelga kiritilgunga qadar o'lchamini o'zgartirish, aylantirish, aylantirish, kulrang shkala va kesishish kabi o'zgarishlardan o'tadi.

3. Yuklash: O'quv modelining ishchi xotirasi va o'zgartirilgan ma'lumotlar oxirgi bosqichda ulanadi. Biz o'qitish va o'zgartirish uchun foydalanadigan vositalarga qarab, bu ikki joy bir xil yoki alohida bo'lishi mumkin.

"ML Model" treningi - Agar biz mashinani o'rganish quvurining asosiy bosqichini biroz batafsilroq ko'rishni istasak, o'quv bosqichi quyidagicha ko'rinadi:

Odatda nazorat ostida o'rganish tajribasi kirish quvuri orqali ma'lumotlarni uzatishni, oldinga o'tishni amalga oshirishni, yo'qotishni hisoblashni va keyin yo'qotishlarni minimallashtirish maqsadida parametrlarni sozlashni o'z ichiga oladi. Eng yaxshi giperparametr va arxitekturani tanlashdan oldin ularning ishlashi baholanadi.

Xulosa

"Sun'iy intellekt" aniqligi - bu barcha sinflar bo'yicha bashoratlarning umumiy sonini to'g'ri prognoz qilingan hodisalar soniga bo'lish yo'li bilan hisoblangan o'rgatilgan mashinani o'rganish modelini to'g'ri tasniflash ehtimoli. 100% aniqlikka erishish mumkin bo'lmasa-da, AI nozikligi nima ekanligini va uni qachon ko'rsatkich sifatida ishlatishni bilish sizning mashinani o'rganish loyihangiz muvaffaqiyatida katta o'zgarishlarga olib kelishi mumkin.Aslida, biz undan foydalanishni tavsiya qilamiz. muvozanatli tasniflash ishi sifatida modellashtirilishi mumkin bo'lgan har qanday harakatni baholash mezonlari.

Blogimizga boʻlgan qiziqishingiz uchun minnatdormiz va agar sizda sunʼiy intellektga asoslangan platformamiz, Machine Learning modellarimiz yoki “Matn tahlili” haqida savollaringiz boʻlsa, [email protected] manzili orqali biz bilan bogʻlaning.