7 tipp a megfelelő gépi tanulási infrastruktúra kiválasztásához

A gépi tanulás (ML) izgalmas, de gyakran kihívásokkal teli terület. Ezeknek az intelligens modelleknek a betanítása sok munkát és más szoftverek és hardverek megfelelő keverékét igényel. Ha a legtöbbet szeretné kihozni ebből a technológiából, gondosan kell kiválasztania gépi tanulási infrastruktúráját.

Ez az infrastruktúra lefedi az összes hardver- és szoftvereszközt, amelyet az ML-modellek betanításához és üzembe helyezéséhez használ. Ez magában foglalja az ML keretrendszereket, adattárolási technológiákat, tesztelőeszközöket, biztonsági szoftvereket és eszközöket, amelyeken mindezen programok futnak. Ez sokat megfontolandó, ezért íme hét tipp, amelyek segítenek kiválasztani az igényeinek megfelelő alkatrészeket.

1. Határozza meg céljait

A gépi tanulási infrastruktúra kiválasztásának első lépése annak eldöntése, hogy mit szeretne a gépi tanulási modellektől. A az összes ML projekt harmada elakad a koncepció bizonyítási szakaszában – jobban, mint bármely más szakaszban –, de ha a kezdetektől fogva felvázolja konkrét céljait, könnyebben tud összeállítani egy releváns, hatékony tervet.

Kérdezze meg, miért szeretne gépi tanulási modellt építeni, hol alkalmazza, hogyan használja, és milyen előnyöket vár tőle. Az ezekre a kérdésekre adott válaszok vezérelnek minden más döntést, amelyet az ML infrastruktúra-komponensek kiválasztásakor hoz meg.

„Az összes ML-projekt harmada a koncepció bizonyítási szakaszában áll meg.”

2. Vázolja fel igényeit

Ha ismeri a céljait, fel kell vázolnia az igényeit. Ezek azok a korlátozások, amelyekkel szembe kell néznie, amelyek korlátozhatják lehetőségeit céljai elérésében. E követelmények konkrét listájának elkészítése segít elkerülni, hogy a későbbi fejlesztés során túlzásba essen.

A költségvetés az egyik legfontosabb követelmény, mint új technológiák gyakran magas előzetes költségei vannak és a befektetések lassú megtérülése (ROI). Egyéb szempontok, amelyeket figyelembe kell venni, a számítási teljesítményigény, a további adattárolási igények, valamint az, hogy Ön szerint mennyi adatot gyűjthet ésszerűen a modell betanításához.

3. Vegye figyelembe az adatformátumot

Valószínűleg már tudja, hogy sok adatra lesz szüksége egy hatékony ML-modell felépítéséhez. Az ML infrastruktúra kiválasztásakor azonban könnyen figyelmen kívül hagyhatja, hogy milyen típusú adatokra van szüksége. Attól függően, hogy milyen rendszert készít, szükség lehet egyszerű szövegre, képekre, videókra vagy többféle fájltípusra, és ezek mindegyike egyedi feldolgozási igényeket igényel.

A videó- ​​és képfájlok sokkal több helyet foglalnak el, mint a szöveg, ezért több tárhelyre lesz szüksége. Szüksége lesz olyan szoftverre is, amely támogatja az összegyűjteni kívánt fájltípusokat. Ügyeljen arra, hogy itt a lehető legrészletesebb legyen, mert még az azonos típusú adatokban is jelentős eltérések lehetnek. A JPEG és a PNG egyaránt kép, de A JPEG-ek kisebb méretűek és a PNG-k tömörítéskor jobban megőrzik a minőséget.

4. Cél az akadálymentesítés

Egy másik fontos dolog, amit szem előtt kell tartani, hogy infrastruktúrája milyen könnyen használható. A megfelelő készségek hiánya a leggyakoribb kihívás A vállalkozások mesterséges intelligencia-projektekkel szembesülnek, de ezt megoldhatja, ha a kezdetektől fogva a hozzáférhetőségre törekszik.

Ahelyett, hogy megpróbálná megtalálni a megfelelő embereket egy összetett gépi tanulási rendszer kezelésére, próbáljon meg egy olyan ML-folyamatot készíteni, amely elég egyszerű ahhoz, hogy már most kezelje. Minél felhasználóbarátabb az összes összetevő, annál jobban teljesíti a céljait, és annál gyorsabban fog pozitív ROI-t elérni.

„Ahelyett, hogy megpróbálná megtalálni a megfelelő embereket egy összetett gépi tanulási rendszer kezelésére, készítsen egy olyan ML-folyamatot, amely elég egyszerű ahhoz, hogy már most kezelje.”

5. Tartsa szem előtt a méretezhetőséget

Hasonlóképpen mérlegelnie kell, hogy a gépi tanulási infrastruktúrájának mennyire méretezhetőnek kell lennie. Az ehhez hasonló projektek általában akkor működnek a legjobban, ha kicsiben kezdi, és onnan fejlődik – ehhez olyan infrastruktúrára lesz szüksége, amely könnyebben és megfizethetőbben bővíthető.

Az, hogy mekkora skálázhatóságra kell törekednie, a projekt céljaitól, Ön szerint mennyivel nőnek az ML-befektetései és a költségvetési lehetőségektől függ. Általánosságban elmondható azonban, hogy az adattároláshoz és az ML-folyamatokhoz a legjobb felhő alapú megoldást használni, a felhő pedig költséghatékonyabb a méretezés során, mint a helyszíni hardver.

6. Keresse meg az Interoperabilitást

A dolgok méretezhetőségének és megfizethetőségének nagyszerű módja, ha olyan megoldásokat keres, amelyek illeszkednek a már használt hardverhez és szoftverhez. Ha ahelyett, hogy mindent kicserélne, beszerezhet olyan eszközöket, amelyek a jelenlegi beállításokkal működnek, sok időt és pénzt takaríthat meg.

Az átlagos cégnek már van 40-60 szoftvereszköz de ezeknek csak 45%-át használja. Szánjon időt az alkalmazások konszolidálására, ahol csak lehet, és keressen olyan gépi tanulási infrastruktúrát, amely ezekkel az eszközökkel működik az IT szétterülésének minimalizálása érdekében.

"Ha olyan eszközöket szerezhet be, amelyek a jelenlegi beállításokkal működnek, ahelyett, hogy mindent kicserélnének, sok időt és pénzt takaríthat meg."

7. Ne hagyja figyelmen kívül a biztonságot

A kiberbiztonság egy másik kulcsfontosságú része a megfelelő gépi tanulási infrastruktúra kiválasztásának. A gépi tanulási modell betanítása és bevezetése azt jelenti, hogy sok adatot kell egy helyen tárolni, ami értékes célpontot jelenthet a kiberbűnözők számára. Figyelembe véve, hogyan 63-ben a szervezetek 2021%-a Átlagosan 2.4 millió dollárba kerülő adatszivárgáson esett át, ezért ezeknek az adatoknak a zárolása elengedhetetlen.

Keressen erős beépített védelemmel rendelkező ML-eszközöket. Az is jó ötlet, hogy olyan dolgokat keressen, amelyek kompatibilisek a jelenlegi biztonsági szoftverrel. Ügyeljen arra, hogy költségvetése egy részét különítse el minden új kiberbiztonsági eszközre, amelyre szüksége lehet, mivel az Ön által megvalósított új szoftverek eltérő biztonsági követelményeket támasztanak.

Találja meg az ideális gépi tanulási infrastruktúrát

Az ML infrastruktúra jelentősen befolyásolja a gépi tanulási projekt költségeit, hatékonyságát és megtérülését. Ha sikeres ML alkalmazást szeretne létrehozni, alaposan át kell gondolnia ezeket az eszközöket.

E hét lépés követésével megtalálhatja az igényeinek megfelelő hardvert és szoftvert. Ha ezt megteszi, teljes mértékben megtapasztalhatja a gépi tanulást.

Is, Olvassa el A gépi tanulás 8 módon befolyásolja az oktatást

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.aiiottalk.com/right-machine-learning-infrastructure/