확장 가능한 머신 러닝이 중요한 이유는 무엇입니까?

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확장 가능한 머신 러닝이 중요한 이유는 무엇입니까?

확장 가능한 머신 러닝은 머신 러닝 업계에서 가장 중요한 용어입니다. 부분적으로 머신 러닝 프로세스를 확장하는 것이 많은 머신 러닝 프로젝트에서 중요하고 어려운 측면이기 때문입니다.

예를 들어, 일부 소규모 머신 러닝 프로젝트는 규모를 확장 할 필요가 없지만 엔지니어가 다양한 종류의 생산 모델링을 고려하거나 거대한 데이터 세트를 분석하거나 다른 하드웨어 환경에 머신 러닝을 적용하려고 할 때 확장 성은 모든 것을 의미합니다.

확장 가능한 머신 러닝은 프로젝트의 범위가 원래 설정보다 빠를 것이 확실 할 때 중요합니다. 머신 러닝 프로세스가 다른 데이터 분석 프로세스와 일치하는 데 도움이되는 다른 알고리즘 접근법이 필요할 수 있습니다. 기계 학습에는 동일한 데이터 세트에 더 많은 자원이 필요할 수 있습니다.

사용되는 도구와 관련하여 Apache Hadoop은 종종 약 5TB와 같은 매우 큰 데이터 세트에 사용됩니다. 이 마크 아래에는 Pandas, Matlab 및 R과 같이 작업을 잘 수행 할 수있는 다른 중간 수준의 도구가 있습니다. IT 전문가는이 도구를 필요한 수준의 확장 성과 일치시킵니다. 그들은 기계 학습 프로그램이 얼마나 많은 작업을 수행해야하는지, 그리고 그러한 목표를 달성하기 위해 어떻게 옷을 입어야 하는지를 이해합니다.

몇 테라 바이트 단위로 훨씬 더 큰 데이터 세트로 확장 할 수있는 능력과 함께 확장 가능한 머신 러닝의 또 다른 과제는 여러 노드에서 작동 할 수있는 시스템을 개발하는 것입니다. 일부 기본 기계 학습 시스템은 개별 컴퓨터 또는 하드웨어 구성 요소에서만 실행되도록 설정 될 수 있습니다. 그러나 머신 러닝 프로세스가 여러 노드와 상호 작용해야하는 경우 다른 접근 방식이 필요합니다. 분산 아키텍처에서 머신 러닝을 작동시키는 것은 확장 가능한 머신 러닝의 또 다른 주요 부분입니다. 머신 러닝 알고리즘이 수십 또는 수백 대의 서버에서 데이터에 액세스해야하는 상황을 고려하십시오. 상당한 확장 성과 다양성이 필요합니다.

확장 가능한 머신 러닝의 또 다른 동인은 딥 러닝 프로세스입니다. 엔지니어와 이해 관계자는 데이터 세트에 대해 더 깊이 들어가고 더 심도있게 조작함으로써 더 많은 결과를 얻을 수 있습니다. 딥 러닝 프로젝트는 기업이 필요한 기능을 달성하기 위해 확장 가능한 머신 러닝 전략을 채택해야하는 훌륭한 사례입니다. 딥 러닝이 지속적으로 발전함에 따라 머신 러닝 시스템에보다 효율적으로 확장하도록 압력을 가할 것입니다.