7 tips voor het kiezen van de juiste machine learning-infrastructuur

Machine learning (ML) is een opwindend maar vaak uitdagend vakgebied. Het trainen van deze intelligente modellen kost veel werk en de juiste mix van andere software en hardware. Als u het meeste uit deze technologie wilt halen, moet u uw infrastructuur voor machine learning zorgvuldig kiezen.

Deze infrastructuur omvat alle hardware- en softwaretools die u gebruikt om uw ML-modellen te trainen en te implementeren. Dat omvat ML-frameworks, technologieën voor gegevensopslag, testtools, beveiligingssoftware en apparaten om al deze programma's op uit te voeren. Dat is veel om over na te denken, dus hier zijn zeven tips om u te helpen bij het kiezen van de juiste componenten voor uw behoeften.

1. Bepaal uw doelen

De eerste stap bij het kiezen van een machine learning-infrastructuur is beslissen wat u wilt van uw machine learning-modellen. A derde van alle ML-projecten blijf in de proof of concept-fase - meer dan in welke andere fase dan ook - maar als u uw specifieke doelen vanaf het begin schetst, zult u gemakkelijker een relevant, effectief plan kunnen opstellen.

Vraag waarom je een machine learning-model wilt bouwen, waar je het gaat toepassen, hoe je het gaat gebruiken en welke voordelen je ervan verwacht. De antwoorden op deze vragen moeten leidend zijn bij elke andere beslissing die u neemt bij het selecteren van ML-infrastructuurcomponenten.

“Een derde van alle ML-projecten blijft steken in de proof of concept-fase.”

2. Geef een overzicht van uw behoeften

Zodra u uw doelen kent, moet u uw behoeften schetsen. Dit zijn de beperkingen waarmee u wordt geconfronteerd die uw mogelijkheden om uw doelen te bereiken kunnen beperken. Door een specifieke lijst van deze vereisten te maken, voorkom je dat je er later in de ontwikkeling tot over je oren in gaat zitten.

Uw budget is een van de belangrijkste vereisten, net als nieuwe technologieën hebben vaak hoge initiële kosten en trage Return on Investment (ROI's). Andere dingen waarmee u rekening moet houden, zijn uw rekenkrachtbehoeften, eventuele meer gegevensopslag die u nodig heeft en hoeveel gegevens u redelijkerwijs denkt te kunnen verzamelen om het model te trainen.

3. Overweeg uw gegevensformaat

U weet waarschijnlijk al dat u veel gegevens nodig heeft om een ​​effectief ML-model te bouwen. Het is echter gemakkelijk om over het hoofd te zien welk soort gegevens u nodig heeft bij het kiezen van uw ML-infrastructuur. Afhankelijk van het soort systeem dat u maakt, hebt u mogelijk platte tekst, afbeeldingen, video's of een reeks van meerdere bestandstypen nodig, en al deze hebben unieke verwerkingsbehoeften.

Video- en afbeeldingsbestanden nemen veel meer ruimte in beslag dan tekst, dus je hebt meer opslagruimte nodig. Je hebt ook software nodig die de bestandstypen ondersteunt die je wilt verzamelen. Zorg ervoor dat u hier zo gedetailleerd mogelijk bent, aangezien er zelfs in dezelfde soort gegevens aanzienlijke verschillen kunnen zijn. JPEG's en PNG's zijn beide afbeeldingen, maar JPEG's zijn kleiner van formaat en PNG's behouden hun kwaliteit beter wanneer ze worden gecomprimeerd.

4. Streef naar toegankelijkheid

Een ander belangrijk ding om in gedachten te houden is hoe gemakkelijk uw infrastructuur te gebruiken is. Een gebrek aan relevante vaardigheden wel de meest voorkomende uitdaging waarmee bedrijven worden geconfronteerd in AI-projecten, maar u kunt dit aanpakken door vanaf het begin te streven naar toegankelijkheid.

In plaats van te proberen de juiste mensen te vinden om met een complex machine learning-systeem om te gaan, kunt u proberen een ML-pijplijn te maken die eenvoudig genoeg is om nu te beheren. Hoe gebruiksvriendelijker al uw componenten zijn, hoe beter u uw doelen kunt bereiken en hoe sneller u een positieve ROI zult zien.

"In plaats van te proberen de juiste mensen te vinden om met een complex machine learning-systeem om te gaan, maak je een ML-pijplijn die eenvoudig genoeg is om nu te beheren."

5. Houd rekening met schaalbaarheid

Evenzo moet u overwegen hoe schaalbaar uw infrastructuur voor machine learning moet zijn. Projecten als deze werken meestal het beste als je klein begint en van daaruit verder groeit. Om dat te doen, heb je een infrastructuur nodig die gemakkelijker en betaalbaarder op te schalen is.

Hoeveel schaalbaarheid u moet nastreven, hangt af van uw projectdoelen, hoeveel u denkt dat uw ML-investeringen zullen groeien en uw budgetopties. Over het algemeen is het echter het beste om een ​​cloudgebaseerde oplossing te gebruiken voor gegevensopslag en ML-pijplijnen, en de cloud is kosteneffectiever dan on-premise hardware bij het schalen.

6. Zoek naar interoperabiliteit

Een geweldige manier om dingen schaalbaar en betaalbaar te houden, is door te zoeken naar oplossingen die passen bij de hardware en software die u al gebruikt. Als u tools kunt krijgen die werken met uw huidige installatie in plaats van alles te vervangen, kunt u veel tijd en geld besparen.

Het gemiddelde bedrijf heeft dat al 40 tot 60 softwaretools maar gebruikt er maar 45% van. Neem de tijd om apps waar mogelijk te consolideren en zoek naar een infrastructuur voor machine learning die met deze tools werkt om wildgroei aan IT tot een minimum te beperken.

"Als je tools kunt krijgen die werken met je huidige setup in plaats van alles te vervangen, kun je veel tijd en geld besparen."

7. Kijk niet uit naar beveiliging

Cyberbeveiliging is een ander cruciaal onderdeel van het kiezen van de juiste machine learning-infrastructuur. Het trainen en implementeren van een machine learning-model betekent dat je veel gegevens op één plek bewaart, waardoor je een waardevol doelwit kunt worden voor cybercriminelen. Gezien hoe 63% van de organisaties in 2021 een datalek heeft meegemaakt, wat gemiddeld $ 2.4 miljoen kostte, is het vergrendelen van deze gegevens essentieel.

Zoek naar ML-tools met sterke ingebouwde beveiligingen. Het is ook een goed idee om dingen te zoeken die compatibel zijn met uw huidige beveiligingssoftware. Zorg ervoor dat u een deel van uw budget reserveert voor eventuele nieuwe cyberbeveiligingstools die u mogelijk nodig heeft, aangezien de nieuwe software die u implementeert mogelijk andere beveiligingsvereisten heeft.

Vind uw ideale machine learning-infrastructuur

Uw ML-infrastructuur heeft een aanzienlijke invloed op de kosten, effectiviteit en ROI van uw machine learning-project. Als u een succesvolle ML-toepassing wilt maken, moet u deze hulpmiddelen zorgvuldig overwegen.

Door deze zeven stappen te volgen, kunt u de juiste hardware en software voor uw behoeften vinden. Wanneer u dat doet, kunt u machine learning ten volle ervaren.

Lees ook 8 manieren waarop machinaal leren het onderwijs zal beïnvloeden

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.aiiottalk.com/right-machine-learning-infrastructure/