Навучанне мадэляў машыннага навучання на вялікіх наборах дадзеных - звычайная практыка ў галіне штучнага інтэлекту. Аднак важна адзначыць, што памер набору даных можа ствараць праблемы і патэнцыйныя перашкоды падчас навучальнага працэсу. Давайце абмяркуем магчымасць навучання мадэляў машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных і магчымыя праблемы, якія могуць узнікнуць.
Пры працы з вялікімі наборамі даных адной з галоўных праблем з'яўляюцца вылічальныя рэсурсы, неабходныя для навучання. Па меры павелічэння памеру набору даных расце і патрэба ў вылічальнай магутнасці, памяці і сховішчы. Навучальныя мадэлі на вялікіх наборах даных могуць быць дарагімі ў плане вылічэнняў і займаць шмат часу, бо патрабуюць выканання шматлікіх вылічэнняў і ітэрацый. Такім чынам, неабходна мець доступ да надзейнай вылічальнай інфраструктуры, каб эфектыўна кіраваць працэсам навучання.
Яшчэ адна праблема - наяўнасць і даступнасць дадзеных. Вялікія наборы даных могуць паступаць з розных крыніц і фарматаў, таму вельмі важна забяспечыць сумяшчальнасць і якасць даных. Вельмі важна папярэдне апрацаваць і ачысціць даныя перад навучаннем мадэляў, каб пазбегнуць якіх-небудзь прадузятасцяў або неадпаведнасцяў, якія могуць паўплываць на працэс навучання. Акрамя таго, для эфектыўнай апрацоўкі вялікага аб'ёму даных павінны быць створаны механізмы захоўвання і пошуку даных.
Акрамя таго, навучальныя мадэлі на вялікіх наборах даных могуць прывесці да пераабсталявання. Пераабсталяванне адбываецца, калі мадэль становіцца занадта спецыялізаванай на вучэбных даных, што прыводзіць да дрэннага абагульнення нябачных даных. Каб змякчыць гэтую праблему, можна выкарыстоўваць такія метады, як рэгулярізацыя, перакрыжаваная праверка і ранняя прыпынак. Метады рэгулярызацыі, такія як рэгулярізацыя L1 або L2, дапамагаюць прадухіліць празмерную складанасць мадэлі і памяншаюць празмернае абсталяванне. Перакрыжаваная праверка дазваляе ацэньваць мадэль на некалькіх падмноствах даных, забяспечваючы больш надзейную ацэнку яе прадукцыйнасці. Датэрміновае спыненне спыняе працэс навучання, калі прадукцыйнасць мадэлі на наборы праверкі пачынае пагаршацца, прадухіляючы пераналаджванне дадзеных навучання.
Каб вырашыць гэтыя праблемы і навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных, былі распрацаваны розныя стратэгіі і тэхналогіі. Адной з такіх тэхналогій з'яўляецца Google Cloud Machine Learning Engine, які забяспечвае маштабаваную і размеркаваную інфраструктуру для навучання мадэляў на вялікіх наборах даных. Выкарыстоўваючы воблачныя рэсурсы, карыстальнікі могуць выкарыстоўваць магчымасці размеркаваных вылічэнняў для паралельнага навучання мадэляў, значна скарачаючы час навучання.
Акрамя таго, Google Cloud Platform прапануе BigQuery, цалкам кіраванае бессервернае сховішча даных, якое дазваляе карыстальнікам хутка аналізаваць вялікія наборы даных. З BigQuery карыстальнікі могуць запытваць масіўныя наборы даных, выкарыстоўваючы знаёмы сінтаксіс, падобны на SQL, што палягчае папярэднюю апрацоўку і выманне адпаведнай інфармацыі з даных перад навучаннем мадэляў.
Больш за тое, адкрытыя наборы даных з'яўляюцца каштоўнымі рэсурсамі для навучання мадэлям машыннага навучання на буйнамаштабных дадзеных. Гэтыя наборы дадзеных часта падбіраюцца і робяцца агульнадаступнымі, што дазваляе даследчыкам і практыкам атрымліваць доступ і выкарыстоўваць іх для розных прыкладанняў. Выкарыстоўваючы адкрытыя наборы даных, карыстальнікі могуць зэканоміць час і намаганні пры зборы і папярэдняй апрацоўцы даных, больш засяроджваючыся на распрацоўцы і аналізе мадэляў.
Навучанне мадэлям машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных магчыма, але гэта звязана з праблемамі. Наяўнасць вылічальных рэсурсаў, папярэдняя апрацоўка даных, пераабсталяванне і выкарыстанне адпаведных тэхналогій і стратэгій маюць вырашальнае значэнне для забеспячэння паспяховага навучання. Выкарыстоўваючы воблачную інфраструктуру, такую як Google Cloud Machine Learning Engine і BigQuery, і выкарыстоўваючы адкрытыя наборы даных, карыстальнікі могуць пераадольваць гэтыя праблемы і эфектыўна навучаць мадэлі на буйнамаштабных дадзеных. Аднак навучанне мадэляў машыннага навучання на адвольна вялікіх наборах даных (без абмежаванняў на памеры набораў даных) у нейкі момант, безумоўна, прывядзе да ікаўкі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Поспехі ў машынным навучанні:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Ці перашкаджае рэжым Eager функцыянальнасці размеркаваных вылічэнняў TensorFlow?
- Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
- Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
- Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
- Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
- Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
- Што такое алгарытм Gradient Boosting?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашырэнне машыннага навучання".