7 tips for å velge riktig maskinlæringsinfrastruktur

Maskinlæring (ML) er et spennende, men ofte utfordrende felt. Trening av disse intelligente modellene krever mye arbeid og den rette blandingen av annen programvare og maskinvare. Hvis du ønsker å få mest mulig ut av denne teknologien, må du velge maskinlæringsinfrastruktur med omhu.

Denne infrastrukturen dekker all maskinvare- og programvareverktøyene du vil bruke til å trene og distribuere ML-modellene dine. Det inkluderer ML-rammeverk, datalagringsteknologier, testverktøy, sikkerhetsprogramvare og enheter for å kjøre alle disse programmene. Det er mye å vurdere, så her er syv tips som hjelper deg å velge de riktige komponentene for dine behov.

1. Bestem dine mål

Det første trinnet i å velge en maskinlæringsinfrastruktur er å bestemme hva du vil ha fra maskinlæringsmodellene dine. EN tredjedel av alle ML-prosjekter stall i proof of concept-stadiet - mer enn noen annen fase - men hvis du skisserer dine spesifikke mål fra begynnelsen, vil du ha lettere for å sette sammen en relevant, effektiv plan.

Spør hvorfor du vil bygge en maskinlæringsmodell, hvor du vil bruke den, hvordan du vil bruke den og hvilke fordeler du forventer å få ut av den. Svarene på disse spørsmålene bør veilede enhver annen beslutning du tar når du velger ML-infrastrukturkomponenter.

"En tredjedel av alle ML-prosjekter stopper i proof of concept-stadiet."

2. Skisser dine behov

Når du kjenner målene dine, bør du skissere dine behov. Dette er begrensningene du møter som kan begrense mulighetene dine for å nå målene dine. Å lage en spesifikk liste over disse kravene vil bidra til å unngå å komme over hodet senere i utviklingen.

Budsjettet ditt er et av de viktigste kravene, som ny teknologi har ofte høye forhåndskostnader og lav avkastning på investeringen (ROI). Andre ting du bør vurdere er datakraftbehovet ditt, eventuell mer datalagring du trenger og hvor mye data du tror du med rimelighet kan samle for å trene modellen.

3. Vurder dataformatet ditt

Du vet sikkert allerede at du trenger mye data for å bygge en effektiv ML-modell. Det er imidlertid lett å overse hva slags data du trenger når du velger ML-infrastruktur. Avhengig av hva slags system du lager, kan det hende du trenger ren tekst, bilder, videoer eller en rekke flere filtyper, og alle disse har unike behandlingsbehov.

Video- og bildefiler tar mye mer plass enn tekst, så du trenger mer lagringsplass. Du trenger også programvare som støtter filtypene du planlegger å samle. Sørg for å være så detaljert som mulig her, siden det kan være betydelige forskjeller selv i samme type data. JPEG-er og PNG-er er begge bilder, men JPEG-er er mindre i størrelse og PNG-er beholder kvaliteten bedre når de komprimeres.

4. Mål for tilgjengelighet

En annen viktig ting å huske på er hvor enkel infrastrukturen din er å bruke. Mangel på relevante ferdigheter er den vanligste utfordringen bedrifter møter i AI-prosjekter, men du kan løse det ved å sikte på tilgjengelighet fra starten av.

I stedet for å prøve å finne de rette personene til å håndtere et komplekst maskinlæringssystem, prøv å lage en ML-pipeline som er enkel nok for deg å administrere akkurat nå. Jo mer brukervennlige alle komponentene dine er, jo bedre vil du være i stand til å nå målene dine og jo raskere vil du se en positiv avkastning.

"I stedet for å prøve å finne de rette menneskene til å håndtere et komplekst maskinlæringssystem, lag en ML-pipeline som er enkel nok for deg å administrere akkurat nå."

5. Ha skalerbarhet i tankene

På samme måte bør du vurdere hvor skalerbar maskinlæringsinfrastrukturen din må være. Prosjekter som dette fungerer vanligvis best når du starter i det små og vokser derfra - for å gjøre det trenger du infrastruktur som er enklere og rimeligere å skalere opp.

Hvor mye skalerbarhet du bør sikte på avhenger av prosjektmålene dine, hvor mye du tror ML-investeringene dine vil vokse og budsjettalternativene dine. Generelt sett er det imidlertid best å bruke en skybasert løsning for datalagring og ML-rørledninger, og skyen er mer kostnadseffektiv enn lokal maskinvare ved skalering.

6. Se etter interoperabilitet

En fin måte å holde ting skalerbare og rimelige er å se etter løsninger som passer med maskinvaren og programvaren du allerede bruker. Hvis du kan få verktøy som fungerer med ditt nåværende oppsett i stedet for å erstatte alt, kan du spare mye tid og penger.

Den gjennomsnittlige bedriften har allerede 40 til 60 programvareverktøy men bruker bare 45 % av dem. Ta deg tid til å konsolidere apper der du kan, og se etter maskinlæringsinfrastruktur som fungerer med disse verktøyene for å minimere IT-spredning.

"Hvis du kan få verktøy som fungerer med ditt nåværende oppsett i stedet for å erstatte alt, kan du spare mye tid og penger."

7. Ikke overse sikkerhet

Cybersikkerhet er en annen viktig del av å velge riktig maskinlæringsinfrastruktur. Trening og distribusjon av en maskinlæringsmodell betyr å holde mye data på ett sted, noe som kan gjøre deg til et verdifullt mål for nettkriminelle. Med tanke på hvordan 63 % av organisasjonene i 2021 opplevde et datainnbrudd, som kostet 2.4 millioner dollar i gjennomsnitt, er det viktig å låse disse dataene.

Se etter ML-verktøy med sterk innebygd beskyttelse. Det er også en god idé å se etter ting som er kompatible med din nåværende sikkerhetsprogramvare. Sørg for å sette av noen av budsjettene dine til nye cybersikkerhetsverktøy du måtte trenge, siden den nye programvaren du implementerer kan ha andre sikkerhetskrav.

Finn din ideelle maskinlæringsinfrastruktur

ML-infrastrukturen din påvirker maskinlæringsprosjektets kostnader, effektivitet og avkastning betydelig. Hvis du vil lage en vellykket ML-applikasjon, må du vurdere disse verktøyene nøye.

Å følge disse sju trinnene vil hjelpe deg med å finne riktig maskinvare og programvare for dine behov. Når du gjør det, kan du oppleve maskinlæring til det fulle.

Les også 8 måter maskinlæring vil påvirke utdanning

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://www.aiiottalk.com/right-machine-learning-infrastructure/