प्रश्न:
स्केलेबल मशीन सीखना क्यों महत्वपूर्ण है?
ए:स्केलेबल मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग इंडस्ट्री में एक प्रमुख चर्चा है, आंशिक रूप से क्योंकि मशीन लर्निंग प्रोसेस को स्केल करना कई मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स का महत्वपूर्ण और चुनौतीपूर्ण पहलू है।
उदाहरण के लिए, कुछ छोटी मशीन सीखने की परियोजनाओं को अधिक पैमाने पर करने की आवश्यकता नहीं हो सकती है, लेकिन जब इंजीनियर विभिन्न प्रकार के उत्पादक मॉडलिंग पर विचार कर रहे हैं, तो डेटा के विशाल सेट का विश्लेषण करने की कोशिश कर रहे हैं, या विभिन्न हार्डवेयर वातावरण में मशीन सीखने को लागू करने की कोशिश कर सकते हैं, स्केलेबिलिटी। मतलब सब कुछ।
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स्केलेबल मशीन सीखना महत्वपूर्ण है जब यह स्पष्ट है कि परियोजना का दायरा मूल सेटअप को आगे बढ़ा देगा। मशीन लर्निंग प्रक्रियाओं को अन्य डेटा एनालिटिक्स प्रक्रियाओं से मेल खाने में मदद करने के लिए अलग-अलग एल्गोरिथ्म दृष्टिकोण की आवश्यकता हो सकती है। डेटा के समान सेट के लिए मशीन लर्निंग को अधिक संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है।
जिन उपकरणों का उपयोग किया जाता है, उनके संदर्भ में, Apache Hadoop का उपयोग अक्सर बड़े डेटा सेट के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए, लगभग 5 टीबी। इस निशान के नीचे, अन्य मध्य-स्तर के उपकरण हैं जो काम को अच्छी तरह से कर सकते हैं, जैसे कि पंडस, मतलाब और आर। आईटी पेशेवर उपकरण को स्केलेबिलिटी के आवश्यक स्तर तक मिलान करेंगे। उन्हें समझ में आ जाएगा कि उन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए मशीन वर्किंग प्रोग्राम को कितना काम करना है, और उन्हें कैसे तैयार करना है।
कई टेराबाइट्स के क्रम पर डेटा के बहुत बड़े सेटों को स्केल करने की क्षमता के साथ, स्केलेबल मशीन लर्निंग के साथ एक और चुनौती एक प्रणाली विकसित कर रही है जो कई नोड्स में काम कर सकती है। कुछ बुनियादी मशीन लर्निंग सिस्टम केवल एक व्यक्तिगत कंप्यूटर या हार्डवेयर घटक पर चलाने के लिए स्थापित किए जा सकते हैं। लेकिन जब मशीन सीखने की प्रक्रिया को कई नोड्स के साथ बातचीत करनी होती है, तो इसके लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। वितरित आर्किटेक्चर में काम करने के लिए मशीन सीखना, स्केलेबल मशीन सीखने का एक और प्रमुख हिस्सा है। ऐसी स्थिति पर विचार करें जहां मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को दर्जनों या सैकड़ों सर्वरों से डेटा एक्सेस करना पड़ता है - इसके लिए महत्वपूर्ण मापनीयता और बहुमुखी प्रतिभा की आवश्यकता होती है।
स्केलेबल मशीन लर्निंग का एक और ड्राइवर गहन सीखने की प्रक्रिया है, जहां इंजीनियरों और हितधारकों को डेटा सेटों में गहराई से जाने और अधिक गहन तरीकों से हेरफेर करने के अधिक परिणाम मिल सकते हैं। डीप लर्निंग प्रोजेक्ट्स इस बात का एक उत्कृष्ट उदाहरण है कि कंपनियों को अपनी क्षमता के अनुसार स्केलेबल मशीन लर्निंग स्ट्रैटेजी को अपनाने की आवश्यकता हो सकती है। जैसे-जैसे गहरी सीख विकसित होती जा रही है, यह मशीन लर्निंग सिस्टम पर अधिक कुशलता से पैमाना बनाने का दबाव डालेगा।
