7 tips til at vælge den rigtige maskinlæringsinfrastruktur

Machine learning (ML) er et spændende, men ofte udfordrende område. Træning af disse intelligente modeller kræver meget arbejde og den rigtige blanding af anden software og hardware. Hvis du vil få mest muligt ud af denne teknologi, skal du vælge din maskinlæringsinfrastruktur med omhu.

Denne infrastruktur dækker alle de hardware- og softwareværktøjer, du vil bruge til at træne og implementere dine ML-modeller. Det inkluderer ML-rammer, datalagringsteknologier, testværktøjer, sikkerhedssoftware og enheder til at køre alle disse programmer på. Det er meget at overveje, så her er syv tips til at hjælpe dig med at vælge de rigtige komponenter til dine behov.

1. Bestem dine mål

Det første trin i valget af en maskinlæringsinfrastruktur er at beslutte, hvad du vil have ud af dine maskinlæringsmodeller. EN tredjedel af alle ML-projekter går i stå i proof of concept-stadiet - mere end nogen anden fase - men hvis du skitserer dine specifikke mål fra begyndelsen, vil du have lettere ved at sammensætte en relevant, effektiv plan.

Spørg, hvorfor du vil bygge en maskinlæringsmodel, hvor du vil anvende den, hvordan du vil bruge den, og hvilke fordele du forventer at få ud af den. Svarene på disse spørgsmål bør guide enhver anden beslutning, du træffer, når du vælger ML-infrastrukturkomponenter.

"En tredjedel af alle ML-projekter går i stå i proof of concept-stadiet."

2. Skitsér dine behov

Når du kender dine mål, bør du skitsere dine behov. Det er de begrænsninger, du står over for, som kan begrænse dine muligheder for at nå dine mål. Oprettelse af en specifik liste over disse krav vil hjælpe med at undgå at komme over hovedet på dig senere i udviklingen.

Dit budget er et af de vigtigste krav, da nye teknologier har ofte høje forudgående omkostninger og langsomme investeringsafkast (ROI'er). Andre ting, du skal overveje, er dine behov for computerkraft, mere datalagring, du har brug for, og hvor meget data du tror, ​​du med rimelighed kan indsamle for at træne modellen.

3. Overvej dit dataformat

Du ved sikkert allerede, at du skal bruge en masse data for at bygge en effektiv ML-model. Det er dog nemt at overse den slags data, du har brug for, når du vælger din ML-infrastruktur. Afhængigt af hvilken slags system du laver, kan du have brug for almindelig tekst, billeder, videoer eller en række flere filtyper, og alle disse har unikke behandlingsbehov.

Video- og billedfiler fylder meget mere end tekst, så du skal bruge mere lagerplads. Du skal også bruge software, der understøtter de filtyper, du planlægger at indsamle. Sørg for at være så detaljeret som muligt her, da der kan være betydelige forskelle selv i den samme slags data. JPEG'er og PNG'er er begge billeder, men JPEG'er er mindre i størrelse og PNG'er bevarer kvaliteten bedre, når de komprimeres.

4. Sigt efter tilgængelighed

En anden vigtig ting at huske på er, hvor nem din infrastruktur er at bruge. Mangel på relevante færdigheder er den mest almindelige udfordring virksomheder står over for i AI-projekter, men du kan løse det ved at sigte efter tilgængelighed fra starten.

I stedet for at forsøge at finde de rigtige personer til at håndtere et komplekst maskinlæringssystem, så prøv at lave en ML-pipeline, der er enkel nok til, at du kan administrere lige nu. Jo mere brugervenlige alle dine komponenter er, jo bedre vil du være i stand til at nå dine mål, og jo hurtigere vil du se et positivt ROI.

"I stedet for at forsøge at finde de rigtige mennesker til at håndtere et komplekst maskinlæringssystem, lav en ML-pipeline, der er enkel nok til, at du kan administrere lige nu."

5. Husk skalerbarhed

På samme måde bør du overveje, hvor skalerbar din maskinlæringsinfrastruktur skal være. Projekter som dette fungerer typisk bedst, når du starter i det små og vokser derfra - for at gøre det har du brug for en infrastruktur, der er nemmere og mere overkommelig at skalere op.

Hvor meget skalerbarhed du skal sigte efter afhænger af dine projektmål, hvor meget du tror, ​​dine ML-investeringer vil vokse og dine budgetmuligheder. Generelt set er det dog bedst at bruge en cloud-baseret løsning til datalagring og ML-pipelines, og skyen er mere omkostningseffektiv end on-premise hardware ved skalering.

6. Se efter interoperabilitet

En god måde at holde tingene skalerbare og overkommelige er at lede efter løsninger, der passer til den hardware og software, du allerede bruger. Hvis du kan få værktøjer, der fungerer med din nuværende opsætning i stedet for at erstatte alt, kan du spare en masse tid og penge.

Den gennemsnitlige virksomhed har allerede 40 til 60 softwareværktøjer men bruger kun 45 % af dem. Tag dig tid til at konsolidere apps, hvor du kan, og se efter maskinlæringsinfrastruktur, der fungerer med disse værktøjer for at minimere it-spredning.

"Hvis du kan få værktøjer, der fungerer med din nuværende opsætning i stedet for at erstatte alt, kan du spare en masse tid og penge."

7. Overse ikke sikkerheden

Cybersikkerhed er en anden afgørende del af valget af den rigtige maskinlæringsinfrastruktur. Træning og implementering af en maskinlæringsmodel betyder at holde en masse data på ét sted, hvilket kan gøre dig til et værdifuldt mål for cyberkriminelle. Med tanke på hvordan 63 % af organisationerne i 2021 oplevet et databrud, der kostede 2.4 millioner dollars i gennemsnit, er det vigtigt at låse disse data.

Se efter ML-værktøjer med stærke indbyggede beskyttelser. Det er også en god idé at kigge efter ting, der er kompatible med din nuværende sikkerhedssoftware. Sørg for at afsætte nogle af dine budgetter til alle nye cybersikkerhedsværktøjer, du kan få brug for, da den nye software, du implementerer, kan komme med andre sikkerhedskrav.

Find din ideelle maskinlæringsinfrastruktur

Din ML-infrastruktur påvirker dit maskinlæringsprojekts omkostninger, effektivitet og ROI markant. Hvis du vil oprette en vellykket ML-applikation, skal du overveje disse værktøjer nøje.

At følge disse syv trin hjælper dig med at finde den rigtige hardware og software til dine behov. Når du gør det, kan du opleve machine learning fuldt ud.

Læs også 8 måder, maskinlæring vil påvirke uddannelse på

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://www.aiiottalk.com/right-machine-learning-infrastructure/