Q:
ما أهمية تعلم الآلة القابلة للتطوير؟
أ:يعد التعلم بالآلة القابلة للتطوير كلمة رئيسية في صناعة التعلم الآلي ، وذلك جزئيًا لأن توسيع نطاق عمليات التعلم الآلي يعد جانبًا مهمًا وصعبًا في العديد من مشاريع التعلم الآلي.
على سبيل المثال ، قد لا تحتاج بعض مشاريع تعلم الآلة الصغيرة إلى التوسع في الحجم ، ولكن عندما يفكر المهندسون في أنواع مختلفة من النماذج الإنتاجية ، أو يحاولون تحليل مجموعات البيانات الضخمة ، أو محاولة تطبيق تعلم الآلة على بيئات الأجهزة المختلفة ، يمكن أن تكون قابلية التوسع يعني كل شيء.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
التعلم الآلي القابل للتطوير مهم عندما يتضح أن نطاق المشروع سيتجاوز الإعداد الأصلي. قد تكون هناك حاجة إلى طرق خوارزمية مختلفة لمساعدة عمليات التعلم الآلي على مطابقة عمليات تحليل البيانات الأخرى. قد يتطلب التعلم الآلي موارد أكثر لنفس مجموعة البيانات.
فيما يتعلق بالأدوات المستخدمة ، غالبًا ما يستخدم Apache Hadoop لمجموعات البيانات الضخمة للغاية ، على سبيل المثال ، حوالي 5 تيرابايت. أسفل هذه العلامة ، توجد أدوات أخرى متوسطة المستوى قد تؤدي المهمة على نحو جيد ، مثل محترفي Pandas و Matlab و R. IT سيطابقون الأدوات مع المستوى المطلوب من قابلية التوسع. سوف يتفهمون مقدار ما تحتاج برامج تعلم آلة العمل إلى القيام به ، وكيف يجب تجهيزهم لتحقيق هذه الأهداف.
إلى جانب القدرة على التوسع في مجموعات أكبر بكثير من البيانات بترتيب عدة تيرابايت ، هناك تحد آخر يتمثل في التعلم الآلي القابل للتطوير وهو تطوير نظام يمكنه العمل عبر عدة نقاط. لا يمكن إعداد بعض أنظمة تعلم الآلة الأساسية إلا لتشغيلها على جهاز كمبيوتر أو مكون مكونات فردي. ولكن عندما يتعين على عمليات التعلم الآلي التفاعل مع عقد متعددة ، فإن ذلك سيتطلب نهجًا مختلفًا. يعد جعل تعلم الآلة للعمل في بنية موزعة جزءًا رئيسيًا آخر من تعلم الآلة القابل للتطوير. ضع في اعتبارك موقفًا حيث يتعين على خوارزميات التعلم الآلي الوصول إلى البيانات من عشرات أو حتى مئات الخوادم - وهذا يتطلب قابلية كبيرة للتنوع والتنوع.
هناك محرك آخر للتعلم الآلي القابل للتطوير وهو عملية التعلم العميق ، حيث قد يحصل المهندسون وأصحاب المصلحة على المزيد من النتائج من التعمق في مجموعات البيانات ومعالجتها بطرق أكثر عمقًا. تعد مشاريع التعلم العميق مثالاً ممتازًا على كيفية احتياج الشركات إلى تبني إستراتيجية تعليمية قابلة للتطوير الآلي لتحقيق القدرة التي تحتاج إليها. نظرًا لاستمرار تطور التعلم العميق ، فسيؤدي ذلك إلى الضغط على أنظمة التعلم الآلي لتوسيع نطاق الكفاءة.
