7 suggerimenti per la scelta della giusta infrastruttura di machine learning

L'apprendimento automatico (ML) è un campo entusiasmante ma spesso impegnativo. L'addestramento di questi modelli intelligenti richiede molto lavoro e il giusto mix di altri software e hardware. Se vuoi ottenere il massimo da questa tecnologia, devi scegliere attentamente la tua infrastruttura di machine learning.

Questa infrastruttura copre tutti gli strumenti hardware e software che utilizzerai per addestrare e distribuire i tuoi modelli ML. Ciò include framework ML, tecnologie di archiviazione dei dati, strumenti di test, software di sicurezza e dispositivi su cui eseguire tutti questi programmi. È molto da considerare, quindi ecco sette suggerimenti per aiutarti a scegliere i componenti giusti per le tue esigenze.

1. Determina i tuoi obiettivi

Il primo passo nella scelta di un'infrastruttura di machine learning è decidere cosa vuoi dai tuoi modelli di machine learning. UN terzo di tutti i progetti ML fermati nella fase di prova del concetto, più che in qualsiasi altra fase, ma se delinei i tuoi obiettivi specifici dall'inizio, ti sarà più facile mettere insieme un piano pertinente ed efficace.

Chiedi perché vuoi creare un modello di machine learning, dove lo applicherai, come lo utilizzerai e quali vantaggi ti aspetti di trarne. Le risposte a queste domande dovrebbero guidare ogni altra decisione che prendi quando selezioni i componenti dell'infrastruttura ML.

"Un terzo di tutti i progetti ML si blocca nella fase di prova del concetto".

2. Delinea le tue esigenze

Una volta che conosci i tuoi obiettivi, dovresti delineare le tue esigenze. Queste sono le restrizioni che devi affrontare che potrebbero limitare le tue opzioni per raggiungere i tuoi obiettivi. La creazione di un elenco specifico di questi requisiti aiuterà a evitare di entrare nella tua testa più avanti nello sviluppo.

Il tuo budget è uno dei requisiti più importanti, come le nuove tecnologie spesso hanno costi iniziali elevati e lenti ritorni sull'investimento (ROI). Altre cose da considerare sono le tue esigenze di potenza di calcolo, l'ulteriore spazio di archiviazione dei dati necessario e la quantità di dati che ritieni di poter ragionevolmente raccogliere per addestrare il modello.

3. Considera il formato dei tuoi dati

Probabilmente sai già che avrai bisogno di molti dati per costruire un modello ML efficace. Tuttavia, è facile trascurare il tipo di dati di cui hai bisogno quando scegli la tua infrastruttura ML. A seconda del tipo di sistema che stai realizzando, potresti aver bisogno di testo semplice, immagini, video o una gamma di più tipi di file, e tutti questi hanno esigenze di elaborazione uniche.

I file video e di immagine occuperanno molto più spazio del testo, quindi avrai bisogno di più spazio di archiviazione. Avrai anche bisogno di un software che supporti i tipi di file che prevedi di raccogliere. Assicurati di essere il più granulare possibile qui, poiché possono esserci differenze significative anche nello stesso tipo di dati. JPEG e PNG sono entrambe immagini, ma I file JPEG sono di dimensioni inferiori e i PNG mantengono la qualità migliore quando vengono compressi.

4. Obiettivo per l'accessibilità

Un'altra cosa importante da tenere a mente è la facilità d'uso della tua infrastruttura. Una mancanza di competenze rilevanti è la sfida più comune le aziende devono affrontare i progetti di intelligenza artificiale, ma puoi affrontarlo puntando all'accessibilità fin dall'inizio.

Invece di cercare le persone giuste per gestire un complesso sistema di apprendimento automatico, prova a creare una pipeline ML che sia abbastanza semplice da gestire in questo momento. Più tutti i tuoi componenti sono intuitivi, meglio sarai in grado di raggiungere i tuoi obiettivi e più velocemente vedrai un ROI positivo.

"Invece di cercare le persone giuste per gestire un complesso sistema di machine learning, crea una pipeline ML che sia abbastanza semplice da poter essere gestita in questo momento."

5. Tieni a mente la scalabilità

Allo stesso modo, dovresti considerare quanto deve essere scalabile la tua infrastruttura di machine learning. Progetti come questo in genere funzionano meglio quando inizi in piccolo e cresci da lì: per farlo, avrai bisogno di un'infrastruttura che sia più facile e conveniente da scalare.

Quanta scalabilità dovresti mirare dipende dagli obiettivi del tuo progetto, da quanto pensi che cresceranno i tuoi investimenti ML e dalle tue opzioni di budget. In generale, tuttavia, è meglio utilizzare una soluzione basata su cloud per l'archiviazione dei dati e le pipeline ML e il cloud è più conveniente rispetto all'hardware on-premise durante il ridimensionamento.

6. Cerca l'interoperabilità

Un ottimo modo per mantenere le cose scalabili e convenienti è cercare soluzioni che si adattino all'hardware e al software che già utilizzi. Se riesci a ottenere strumenti che funzionano con la tua configurazione attuale invece di sostituire tutto, puoi risparmiare molto tempo e denaro.

L'azienda media ha già Da 40 a 60 strumenti software ma ne utilizza solo il 45%. Prenditi il ​​tempo necessario per consolidare le app dove puoi e cerca un'infrastruttura di machine learning che funzioni con questi strumenti per ridurre al minimo la proliferazione IT.

"Se riesci a ottenere strumenti che funzionano con la tua configurazione attuale invece di sostituire tutto, puoi risparmiare molto tempo e denaro."

7. Non trascurare la sicurezza

La sicurezza informatica è un'altra parte cruciale della scelta dell'infrastruttura di machine learning adeguata. Addestrare e implementare un modello di machine learning significa conservare molti dati in un unico posto, il che può renderti un obiettivo prezioso per i criminali informatici. Considerando come 63% delle organizzazioni nel 2021 subito una violazione dei dati, costata in media 2.4 milioni di dollari, è essenziale bloccare questi dati.

Cerca strumenti ML con forti protezioni integrate. È anche una buona idea cercare cose compatibili con il tuo attuale software di sicurezza. Assicurati di mettere da parte parte dei tuoi budget per eventuali nuovi strumenti di sicurezza informatica di cui potresti aver bisogno, poiché il nuovo software che implementi potrebbe avere requisiti di sicurezza diversi.

Trova la tua infrastruttura di machine learning ideale

La tua infrastruttura ML ha un impatto significativo sui costi, l'efficacia e il ROI del tuo progetto di machine learning. Se vuoi creare un'applicazione ML di successo, devi considerare attentamente questi strumenti.

Seguire questi sette passaggi ti aiuterà a trovare l'hardware e il software giusti per le tue esigenze. Quando lo fai, puoi sperimentare l'apprendimento automatico al massimo.

Inoltre, leggi 8 modi in cui l'apprendimento automatico avrà un impatto sull'istruzione

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• Fonte: https://www.aiiottalk.com/right-machine-learning-infrastructure/