Q:
Por que o aprendizado de máquina escalável é importante?
UMA:O aprendizado de máquina escalável é uma palavra de ordem importante no setor de aprendizado de máquina, em parte porque a escalabilidade dos processos de aprendizado de máquina é um aspecto importante e desafiador de muitos projetos de aprendizado de máquina.
Por exemplo, alguns projetos menores de aprendizado de máquina podem não precisar ser tão escaláveis, mas quando os engenheiros estão contemplando vários tipos de modelagem produtiva, tentando conduzir a análise de conjuntos gigantescos de dados ou tentando aplicar o aprendizado de máquina a diferentes ambientes de hardware, a escalabilidade pode significa tudo.
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O aprendizado de máquina escalável é importante quando fica claro que o escopo do projeto ultrapassará a configuração original. Diferentes abordagens de algoritmo podem ser necessárias para ajudar os processos de aprendizado de máquina a corresponderem a outros processos de análise de dados. O aprendizado de máquina pode exigir mais recursos para o mesmo conjunto de dados.
Em termos das ferramentas usadas, o Apache Hadoop é frequentemente usado para conjuntos de dados extremamente grandes, por exemplo, cerca de 5 TB. Abaixo dessa marca, existem outras ferramentas de nível intermediário que podem fazer bem o trabalho, como Pandas, Matlab e R. Os profissionais de TI corresponderão as ferramentas ao nível de escalabilidade necessário. Eles entenderão o quanto os programas de aprendizado de máquina de trabalho precisam fazer e como devem ser equipados para atingir esses objetivos.
Juntamente com a capacidade de escalar para conjuntos de dados muito maiores na ordem de vários terabytes, outro desafio do aprendizado de máquina escalável é o desenvolvimento de um sistema que possa funcionar em vários nós. Alguns sistemas básicos de aprendizado de máquina podem ser configurados apenas para execução em um computador ou componente de hardware individual. Mas quando os processos de aprendizado de máquina precisam interagir com vários nós, isso exigirá uma abordagem diferente. Fazer o aprendizado de máquina funcionar em uma arquitetura distribuída é outra parte importante do aprendizado de máquina escalável. Considere uma situação em que os algoritmos de aprendizado de máquina precisam acessar dados de dezenas ou até centenas de servidores - isso exigirá escalabilidade e versatilidade significativas.
Outro fator impulsionador do aprendizado de máquina escalável é o processo de aprendizado profundo, em que engenheiros e partes interessadas podem obter mais resultados aprofundando os conjuntos de dados e manipulando-os de maneiras mais profundas. Projetos de aprendizado profundo são um excelente exemplo de como as empresas podem precisar adotar uma estratégia de aprendizado de máquina escalável para alcançar a capacidade de que precisam. À medida que o aprendizado profundo continua a evoluir, ele pressionará os sistemas de aprendizado de máquina para que sejam dimensionados com mais eficiência.
