Q:
¿Por qué es importante el aprendizaje automático escalable?
UN:El aprendizaje automático escalable es una palabra de moda importante en la industria del aprendizaje automático, en parte porque hacer que los procesos de aprendizaje automático escalen es un aspecto importante y desafiante de muchos proyectos de aprendizaje automático.
Por ejemplo, algunos proyectos de aprendizaje automático más pequeños pueden no necesitar escalar tanto, pero cuando los ingenieros contemplan varios tipos de modelos productivos, intentan conducir el análisis de conjuntos gigantes de datos o intentan aplicar el aprendizaje automático a diferentes entornos de hardware, la escalabilidad puede significa todo.
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El aprendizaje automático escalable es importante cuando está claro que el alcance del proyecto superará a la configuración original. Es posible que se necesiten diferentes enfoques de algoritmos para ayudar a que los procesos de aprendizaje automático coincidan con otros procesos de análisis de datos. El aprendizaje automático puede requerir más recursos para el mismo conjunto de datos.
En términos de las herramientas que se usan, Apache Hadoop se usa a menudo para conjuntos de datos extremadamente grandes, por ejemplo, alrededor de 5 TB. Debajo de esta marca, hay otras herramientas de nivel medio que pueden hacer bien el trabajo, como Pandas, Matlab y R. Los profesionales de TI combinarán las herramientas con el nivel de escalabilidad necesario. Entenderán cuánto deben hacer los programas de aprendizaje automático y cómo deben estar equipados para lograr esos objetivos.
Junto con la capacidad de escalar a conjuntos de datos mucho más grandes del orden de varios terabytes, otro desafío con el aprendizaje automático escalable es desarrollar un sistema que pueda funcionar en múltiples nodos. Algunos sistemas básicos de aprendizaje automático solo pueden configurarse para ejecutarse en una computadora individual o componente de hardware. Pero cuando los procesos de aprendizaje automático tienen que interactuar con múltiples nodos, eso requerirá un enfoque diferente. Hacer que el aprendizaje automático funcione en una arquitectura distribuida es otra parte importante del aprendizaje automático escalable. Considere una situación en la que los algoritmos de aprendizaje automático tienen que acceder a datos de docenas o incluso cientos de servidores; esto requerirá una escalabilidad y versatilidad significativas.
Otro impulsor del aprendizaje automático escalable es el proceso de aprendizaje profundo, donde los ingenieros y las partes interesadas pueden obtener más resultados al profundizar en los conjuntos de datos y manipularlos de manera más profunda. Los proyectos de aprendizaje profundo son un excelente ejemplo de cómo las empresas pueden necesitar adoptar una estrategia de aprendizaje automático escalable para lograr la capacidad que necesitan. A medida que el aprendizaje profundo continúa evolucionando, ejercerá presión sobre los sistemas de aprendizaje automático para escalar de manera más eficiente.
