Doğru Makine Öğrenimi Altyapısını Seçmek İçin 7 İpucu

Makine öğrenimi (ML) heyecan verici ancak genellikle zorlu bir alandır. Bu akıllı modelleri eğitmek, çok çalışma ve diğer yazılım ve donanımların doğru karışımını gerektirir. Bu teknolojiden en iyi şekilde yararlanmak istiyorsanız, makine öğrenimi altyapınızı dikkatli bir şekilde seçmelisiniz.

Bu altyapı, makine öğrenimi modellerinizi eğitmek ve devreye almak için kullanacağınız tüm donanım ve yazılım araçlarını kapsar. Bu, makine öğrenimi çerçevelerini, veri depolama teknolojilerini, test araçlarını, güvenlik yazılımlarını ve tüm bu programları çalıştıracak cihazları içerir. Dikkate alınması gereken çok şey var, bu nedenle ihtiyaçlarınız için doğru bileşenleri seçmenize yardımcı olacak yedi ipucunu burada bulabilirsiniz.

1. Hedeflerinizi Belirleyin

Bir makine öğrenimi altyapısı seçmenin ilk adımı, makine öğrenimi modellerinizden ne istediğinize karar vermektir. A tüm makine öğrenimi projelerinin üçte biri Kavramın kanıtlanması aşamasında - diğer tüm aşamalardan daha fazla - oyalanırsınız, ancak belirli hedeflerinizi en baştan belirlerseniz, ilgili ve etkili bir planı bir araya getirmek için daha kolay bir zamanınız olur.

Neden bir makine öğrenimi modeli oluşturmak istediğinizi, onu nerede uygulayacağınızı, nasıl kullanacağınızı ve ondan ne gibi faydalar elde etmeyi beklediğinizi sorun. Bu soruların yanıtları, makine öğrenimi altyapısı bileşenlerini seçerken verdiğiniz diğer tüm kararlarda yol gösterici olmalıdır.

"Tüm makine öğrenimi projelerinin üçte biri, kavram kanıtı aşamasında takılıp kalıyor."

2. İhtiyaçlarınızı Belirleyin

Hedeflerinizi öğrendikten sonra, ihtiyaçlarınızı özetlemelisiniz. Bunlar, hedeflerinize ulaşma seçeneklerinizi sınırlayabilecek, karşılaştığınız kısıtlamalardır. Bu gereksinimlerin belirli bir listesini oluşturmak, daha sonra geliştirme aşamasında sizi aşmaktan kaçınmanıza yardımcı olacaktır.

Yeni teknolojiler gibi bütçeniz en önemli gereksinimlerden biridir. genellikle yüksek ön maliyetlere sahiptir ve yavaş yatırım getirileri (ROI'ler). Dikkate alınması gereken diğer şeyler, bilgi işlem gücü ihtiyaçlarınız, ihtiyaç duyacağınız daha fazla veri depolama alanı ve modeli eğitmek için makul bir şekilde ne kadar veri toplayabileceğinizi düşündüğünüzdür.

3. Veri Biçiminizi Düşünün

Etkili bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için çok fazla veriye ihtiyacınız olacağını muhtemelen zaten biliyorsunuzdur. Ancak makine öğrenimi altyapınızı seçerken ihtiyacınız olan veri türünü gözden kaçırmak kolaydır. Ne tür bir sistem yaptığınıza bağlı olarak, düz metne, resimlere, videolara veya bir dizi çoklu dosya türüne ihtiyacınız olabilir ve bunların tümü benzersiz işleme gereksinimleri taşır.

Video ve resim dosyaları metinden çok daha fazla yer kaplayacak, dolayısıyla daha fazla depolama alanına ihtiyacınız olacak. Ayrıca toplamayı planladığınız dosya türlerini destekleyen bir yazılıma ihtiyacınız olacak. Aynı tür verilerde bile önemli farklılıklar olabileceğinden, burada olabildiğince ayrıntılı olduğundan emin olun. JPEG'ler ve PNG'lerin ikisi de görüntüdür, ancak JPEG'lerin boyutu daha küçüktür ve PNG'ler sıkıştırıldığında kaliteyi daha iyi korur.

4. Erişilebilirliği Amaçlayın

Akılda tutulması gereken bir diğer önemli şey, altyapınızın kullanımının ne kadar kolay olduğudur. İlgili becerilerin eksikliği, en yaygın meydan okuma işletmelerin AI projelerinde karşılaştıkları sorunlardır, ancak erişilebilirliği en baştan hedefleyerek bu sorunu çözebilirsiniz.

Karmaşık bir makine öğrenimi sistemini yönetecek doğru kişileri bulmaya çalışmak yerine, hemen yönetebileceğiniz kadar basit bir makine öğrenimi ardışık düzeni oluşturmaya çalışın. Tüm bileşenleriniz ne kadar kullanıcı dostu olursa, hedeflerinize o kadar iyi ulaşabilir ve pozitif bir yatırım getirisini o kadar hızlı görürsünüz.

"Karmaşık bir makine öğrenimi sistemini yönetecek doğru kişileri bulmaya çalışmak yerine, hemen şimdi yönetebileceğiniz kadar basit bir makine öğrenimi ardışık düzeni oluşturun."

5. Ölçeklenebilirliği Aklınızda Bulundurun

Benzer şekilde, makine öğrenimi altyapınızın ne kadar ölçeklenebilir olması gerektiğini de düşünmelisiniz. Bunun gibi projeler genellikle en iyi şekilde küçük başlayıp oradan büyüdüğünüzde çalışır — bunu yapmak için, ölçeği büyütmesi daha kolay ve daha uygun maliyetli bir altyapıya ihtiyacınız olacaktır.

Ne kadar ölçeklenebilirlik hedeflemeniz gerektiği, proje hedeflerinize, makine öğrenimi yatırımlarınızın ne kadar artacağını düşündüğünüze ve bütçe seçeneklerinize bağlıdır. Genel olarak konuşursak, veri depolama ve makine öğrenimi ardışık düzenleri için bulut tabanlı bir çözüm kullanmak en iyisidir ve ölçeklendirme sırasında bulut şirket içi donanımdan daha uygun maliyetlidir.

6. Birlikte Çalışabilirliği Arayın

İşleri ölçeklenebilir ve uygun fiyatlı tutmanın harika bir yolu, zaten kullanmakta olduğunuz donanım ve yazılıma uyan çözümler aramaktır. Her şeyi değiştirmek yerine mevcut kurulumunuzla çalışan araçlar edinebilirseniz, çok fazla zaman ve para tasarrufu sağlayabilirsiniz.

Ortalama bir şirketin zaten sahip olduğu 40 ila 60 yazılım aracı ancak bunların yalnızca %45'ini kullanır. Yapabileceğiniz yerlerde uygulamaları birleştirmek için zaman ayırın ve BT yayılmasını en aza indirmek için bu araçlarla çalışan makine öğrenimi altyapısı arayın.

"Her şeyi değiştirmek yerine mevcut kurulumunuzla çalışan araçlar edinebilirseniz, çok fazla zaman ve para tasarrufu sağlayabilirsiniz."

7. Güvenliği gözden kaçırmayın

Siber güvenlik, uygun makine öğrenimi altyapısını seçmenin bir başka önemli parçasıdır. Bir makine öğrenimi modelini eğitmek ve dağıtmak, çok fazla veriyi tek bir yerde tutmak anlamına gelir ve bu da sizi siber suçlular için değerli bir hedef haline getirebilir. nasıl düşünülürse 63'de kuruluşların %2021'ü ortalama 2.4 milyon dolara mal olan bir veri ihlali yaşadıysa, bu verileri kilitlemek çok önemlidir.

Güçlü yerleşik korumalara sahip makine öğrenimi araçlarını arayın. Mevcut güvenlik yazılımınızla uyumlu şeyler aramak da iyi bir fikirdir. Uyguladığınız yeni yazılım farklı güvenlik gereksinimleriyle birlikte gelebileceğinden, ihtiyacınız olabilecek yeni siber güvenlik araçları için bütçenizin bir kısmını ayırdığınızdan emin olun.

İdeal Makine Öğrenimi Altyapınızı Bulun

Makine öğrenimi altyapınız, makine öğrenimi projenizin maliyetlerini, etkinliğini ve yatırım getirisini önemli ölçüde etkiler. Başarılı bir makine öğrenimi uygulaması oluşturmak istiyorsanız, bu araçları dikkatlice değerlendirmeniz gerekir.

Bu yedi adımı izlemeniz, ihtiyaçlarınız için doğru donanım ve yazılımı bulmanıza yardımcı olacaktır. Bunu yaptığınızda, makine öğrenimini sonuna kadar deneyimleyebilirsiniz.

Ayrıca, Oku Makine Öğreniminin Eğitimi Etkileyecek 8 Yolu

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.aiiottalk.com/right-machine-learning-infrastructure/