Q:
స్కేలబుల్ యంత్ర అభ్యాసం ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
A:మెషీన్ లెర్నింగ్ పరిశ్రమలో స్కేలబుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ఒక ప్రధాన సంచలనం, దీనికి కారణం మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాసెస్‌లను స్కేల్‌కు పొందడం చాలా మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్టులలో ముఖ్యమైన మరియు సవాలు చేసే అంశం.
ఉదాహరణకు, కొన్ని చిన్న యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టులు అంతగా కొలవవలసిన అవసరం లేకపోవచ్చు, కాని ఇంజనీర్లు వివిధ రకాల ఉత్పాదక మోడలింగ్ గురించి ఆలోచిస్తున్నప్పుడు, భారీ డేటా సమితుల విశ్లేషణను నడపడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు లేదా వివిధ హార్డ్‌వేర్ పరిసరాలలో యంత్ర అభ్యాసాన్ని వర్తింపజేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు, స్కేలబిలిటీ ప్రతిదీ అర్థం.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
ప్రాజెక్ట్ యొక్క పరిధి అసలు సెటప్‌ను అధిగమిస్తుందని స్పష్టమైనప్పుడు స్కేలబుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ ముఖ్యం. యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియలు ఇతర డేటా విశ్లేషణ ప్రక్రియలతో సరిపోలడానికి వివిధ అల్గోరిథం విధానాలు అవసరం కావచ్చు. యంత్ర అభ్యాసానికి ఒకే డేటా సమితికి ఎక్కువ వనరులు అవసరం కావచ్చు.
ఉపయోగించిన సాధనాల పరంగా, అపాచీ హడూప్ చాలా పెద్ద డేటా సెట్ల కోసం తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది, ఉదాహరణకు, సుమారు 5 టిబి. ఈ గుర్తు క్రింద, ఇతర మధ్య స్థాయి సాధనాలు బాగా చేయగలవు, పాండాలు, మాట్లాబ్ మరియు ఆర్. ఐటి నిపుణులు సాధనాలను అవసరమైన స్థాయి స్కేలబిలిటీకి సరిపోలుస్తారు. మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్‌లు ఎంత పని చేయాలో మరియు ఆ లక్ష్యాలను సాధించడానికి వాటిని ఎలా తయారు చేయాలో వారు అర్థం చేసుకుంటారు.
అనేక టెరాబైట్ల క్రమం మీద చాలా పెద్ద డేటాకు స్కేల్ చేసే సామర్థ్యంతో పాటు, స్కేలబుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్‌తో మరొక సవాలు బహుళ నోడ్‌లలో పని చేయగల వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేస్తోంది. కొన్ని ప్రాథమిక యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలు వ్యక్తిగత కంప్యూటర్ లేదా హార్డ్‌వేర్ భాగంలో అమలు చేయడానికి మాత్రమే ఏర్పాటు చేయబడతాయి. యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియలు బహుళ నోడ్‌లతో సంకర్షణ చెందాల్సి వచ్చినప్పుడు, దీనికి వేరే విధానం అవసరం. పంపిణీ చేయబడిన నిర్మాణంలో పని చేయడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని పొందడం స్కేలబుల్ యంత్ర అభ్యాసంలో మరొక ప్రధాన భాగం. మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు డజన్ల కొద్దీ లేదా వందలాది సర్వర్ల నుండి డేటాను యాక్సెస్ చేయవలసిన పరిస్థితిని పరిగణించండి - దీనికి గణనీయమైన స్కేలబిలిటీ మరియు పాండిత్యము అవసరం.
స్కేలబుల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ యొక్క మరొక డ్రైవర్ లోతైన అభ్యాస ప్రక్రియ, ఇక్కడ ఇంజనీర్లు మరియు వాటాదారులు డేటా సెట్లలోకి లోతుగా వెళ్లి వాటిని మరింత లోతైన మార్గాల్లో మార్చడం ద్వారా ఎక్కువ ఫలితాలను పొందవచ్చు. డీప్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్టులు కంపెనీలు తమకు అవసరమైన సామర్థ్యాన్ని సాధించడానికి స్కేలబుల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ స్ట్రాటజీని ఎలా అవలంబించవచ్చో చెప్పడానికి ఒక అద్భుతమైన ఉదాహరణ. లోతైన అభ్యాసం అభివృద్ధి చెందుతూనే, ఇది మరింత సమర్థవంతంగా కొలవడానికి యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలపై ఒత్తిడి తెస్తుంది.
