7 Tips Memilih Infrastruktur Machine Learning yang Tepat

Pembelajaran mesin (ML) adalah bidang yang menarik tetapi seringkali menantang. Melatih model cerdas ini membutuhkan banyak pekerjaan dan perpaduan yang tepat antara perangkat lunak dan perangkat keras lainnya. Jika Anda ingin memanfaatkan teknologi ini sebaik-baiknya, Anda harus memilih infrastruktur pembelajaran mesin dengan hati-hati.

Infrastruktur ini mencakup semua perangkat keras dan perangkat lunak yang akan Anda gunakan untuk melatih dan menerapkan model ML Anda. Itu termasuk kerangka kerja ML, teknologi penyimpanan data, alat pengujian, perangkat lunak keamanan, dan perangkat untuk menjalankan semua program ini. Itu banyak yang harus dipertimbangkan, jadi inilah tujuh tip untuk membantu Anda memilih komponen yang tepat untuk kebutuhan Anda.

1. Tentukan Tujuan Anda

Langkah pertama dalam memilih infrastruktur pembelajaran mesin adalah memutuskan apa yang Anda inginkan dari model pembelajaran mesin Anda. A ketiga dari semua proyek ML berhenti di tahap pembuktian konsep — lebih dari tahap lainnya — tetapi jika Anda menguraikan tujuan spesifik Anda dari awal, Anda akan lebih mudah menyusun rencana yang relevan dan efektif.

Tanyakan mengapa Anda ingin membangun model pembelajaran mesin, di mana Anda akan menerapkannya, bagaimana Anda akan menggunakannya, dan manfaat apa yang Anda harapkan darinya. Jawaban atas pertanyaan ini harus memandu setiap keputusan lain yang Anda buat saat memilih komponen infrastruktur ML.

“Sepertiga dari semua proyek ML terhenti di tahap pembuktian konsep.”

2. Uraikan Kebutuhan Anda

Setelah Anda mengetahui tujuan Anda, Anda harus menguraikan kebutuhan Anda. Ini adalah batasan yang Anda hadapi yang mungkin membatasi pilihan Anda untuk memenuhi tujuan Anda. Membuat daftar spesifik dari persyaratan ini akan membantu menghindari kekeliruan Anda nanti dalam pengembangan.

Anggaran Anda adalah salah satu persyaratan terpenting, sebagai teknologi baru seringkali memiliki biaya di muka yang tinggi dan laba atas investasi (ROI) yang lambat. Hal lain yang perlu dipertimbangkan adalah kebutuhan daya komputasi Anda, penyimpanan data tambahan yang Anda perlukan, dan berapa banyak data yang menurut Anda dapat dikumpulkan secara wajar untuk melatih model.

3. Pertimbangkan Format Data Anda

Anda mungkin sudah mengetahui bahwa Anda memerlukan banyak data untuk membuat model ML yang efektif. Namun, mudah untuk mengabaikan jenis data yang Anda perlukan saat memilih infrastruktur ML. Bergantung pada jenis sistem yang Anda buat, Anda mungkin memerlukan teks biasa, gambar, video, atau berbagai jenis file, dan semua ini memiliki kebutuhan pemrosesan yang unik.

File video dan gambar akan memakan lebih banyak ruang daripada teks, jadi Anda membutuhkan lebih banyak penyimpanan. Anda juga memerlukan perangkat lunak yang mendukung jenis file yang Anda rencanakan untuk dikumpulkan. Pastikan untuk sedetail mungkin di sini, karena mungkin ada perbedaan yang signifikan bahkan dalam jenis data yang sama. JPEG dan PNG keduanya gambar, tapi JPEG berukuran lebih kecil dan PNG mempertahankan kualitas lebih baik saat dikompresi.

4. Bertujuan untuk Aksesibilitas

Hal penting lainnya yang perlu diingat adalah betapa mudahnya infrastruktur Anda digunakan. Kurangnya keterampilan yang relevan adalah tantangan yang paling umum yang dihadapi bisnis dalam proyek AI, tetapi Anda dapat mengatasinya dengan mengincar aksesibilitas sejak awal.

Alih-alih mencoba menemukan orang yang tepat untuk menangani sistem pembelajaran mesin yang kompleks, cobalah membuat pipeline ML yang cukup sederhana untuk Anda kelola saat ini. Semakin ramah pengguna semua komponen Anda, semakin baik Anda dapat memenuhi tujuan Anda dan semakin cepat Anda akan melihat ROI positif.

“Daripada mencoba menemukan orang yang tepat untuk menangani sistem machine learning yang kompleks, buatlah pipeline ML yang cukup sederhana untuk Anda kelola saat ini.”

5. Ingat Skalabilitas

Demikian pula, Anda harus mempertimbangkan seberapa besar kebutuhan infrastruktur pembelajaran mesin Anda. Proyek seperti ini biasanya bekerja paling baik saat Anda memulai dari yang kecil dan berkembang dari sana — untuk melakukan itu, Anda memerlukan infrastruktur yang lebih mudah dan lebih terjangkau untuk ditingkatkan.

Seberapa besar skalabilitas yang harus Anda tuju bergantung pada tujuan proyek Anda, seberapa besar menurut Anda investasi ML Anda akan tumbuh, dan pilihan anggaran Anda. Namun, secara umum, sebaiknya gunakan solusi berbasis cloud untuk penyimpanan data dan pipeline ML, dan cloud lebih hemat biaya daripada perangkat keras lokal saat penskalaan.

6. Cari Interoperabilitas

Cara yang bagus untuk menjaga agar semuanya dapat diskalakan dan terjangkau adalah dengan mencari solusi yang sesuai dengan perangkat keras dan perangkat lunak yang sudah Anda gunakan. Jika Anda bisa mendapatkan alat yang berfungsi dengan pengaturan Anda saat ini alih-alih mengganti semuanya, Anda dapat menghemat banyak waktu dan uang.

Rata-rata perusahaan sudah memiliki 40 hingga 60 perangkat lunak tetapi hanya menggunakan 45% dari mereka. Luangkan waktu untuk menggabungkan aplikasi di mana Anda bisa dan mencari infrastruktur pembelajaran mesin yang bekerja dengan alat ini untuk meminimalkan penyebaran IT.

“Jika Anda bisa mendapatkan alat yang berfungsi dengan pengaturan Anda saat ini alih-alih mengganti semuanya, Anda dapat menghemat banyak waktu dan uang.”

7. Jangan Abaikan Keamanan

Keamanan dunia maya adalah bagian penting lainnya dalam memilih infrastruktur pembelajaran mesin yang tepat. Melatih dan menerapkan model pembelajaran mesin berarti menyimpan banyak data di satu tempat, yang dapat menjadikan Anda target berharga bagi penjahat dunia maya. Mempertimbangkan bagaimana 63% organisasi pada tahun 2021 mengalami pelanggaran data, dengan biaya rata-rata $2.4 juta, mengunci data ini sangat penting.

Cari alat ML dengan perlindungan bawaan yang kuat. Ini juga merupakan ide bagus untuk mencari hal-hal yang kompatibel dengan perangkat lunak keamanan Anda saat ini. Pastikan untuk menyisihkan sebagian anggaran Anda untuk alat keamanan siber baru yang mungkin Anda perlukan, karena perangkat lunak baru yang Anda implementasikan mungkin memiliki persyaratan keamanan yang berbeda.

Temukan Infrastruktur Machine Learning Ideal Anda

Infrastruktur ML Anda secara signifikan memengaruhi biaya, efektivitas, dan ROI project machine learning Anda. Jika Anda ingin membuat aplikasi ML yang sukses, Anda perlu mempertimbangkan alat-alat ini dengan cermat.

Mengikuti tujuh langkah ini akan membantu Anda menemukan perangkat keras dan perangkat lunak yang tepat untuk kebutuhan Anda. Saat melakukannya, Anda dapat merasakan pembelajaran mesin secara maksimal.

Baca juga 8 Cara Pembelajaran Mesin Akan Berdampak pada Pendidikan

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.aiiottalk.com/right-machine-learning-infrastructure/