কেন স্কেলেবল মেশিন শেখা গুরুত্বপূর্ণ?

প্রশ্ন:

কেন স্কেলেবল মেশিন শেখা গুরুত্বপূর্ণ?

উত্তর:

স্কেলযোগ্য মেশিন লার্নিং মেশিন লার্নিং ইন্ডাস্ট্রির একটি বড় গুটি শব্দ, আংশিক কারণ মেশিন লার্নিং প্রসেসগুলি স্কেলে অর্জন করা অনেকগুলি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের একটি গুরুত্বপূর্ণ এবং চ্যালেঞ্জিংয়ের দিক।

উদাহরণস্বরূপ, কিছু ছোট মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলিকে তত বেশি স্কেল করার প্রয়োজন পড়তে পারে না, তবে ইঞ্জিনিয়াররা যখন বিভিন্ন ধরণের উত্পাদনশীল মডেলিংয়ের বিষয়ে চিন্তাভাবনা করছেন, ডেটার বিশালাকার সেটগুলির বিশ্লেষণ চালানোর চেষ্টা করছেন, বা বিভিন্ন হার্ডওয়্যার পরিবেশে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করার চেষ্টা করছেন, তখন স্কেলাবিলিটি সব কিছু মানে।

ফ্রি ডাউনলোড: মেশিন লার্নিং এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

স্কেলেবল মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ যখন এটি স্পষ্ট হয় যে প্রকল্পের ক্ষেত্রটি মূল সেটআপটিকে ছাড়িয়ে যাবে। মেশিন লার্নিং প্রসেসগুলি অন্যান্য ডেটা অ্যানালিটিক্স প্রক্রিয়াগুলিতে মেলে সহায়তা করার জন্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম পদ্ধতির প্রয়োজন হতে পারে। একই সেট ডেটার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের আরও সংস্থান প্রয়োজন।

যে সরঞ্জামগুলি ব্যবহৃত হয় সেগুলির ক্ষেত্রে, অ্যাপাচি হ্যাডোপ প্রায়শই অত্যন্ত বড় ডেটা সেটগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়, উদাহরণস্বরূপ, প্রায় 5 টিবি। এই চিহ্নের নীচে, অন্যান্য মাঝারি স্তরের সরঞ্জাম রয়েছে যা কাজটি ভালভাবে সম্পাদন করতে পারে যেমন পান্ডস, মতলব এবং আর আইটি পেশাদাররা সেই সরঞ্জামগুলির সাথে স্কেলাবিলিটির প্রয়োজনীয় স্তরের সাথে মিলবে। তারা বুঝতে পারবে যে কতগুলি মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামগুলি করা দরকার এবং কীভাবে তাদের সেগুলি অর্জন করতে হবে।

বেশ কয়েকটি টেরাবাইটের ক্রম অনুসারে আরও বড় আকারের ডেটা স্কেল করার দক্ষতার পাশাপাশি স্কেলযোগ্য মেশিন লার্নিংয়ের সাথে আরও একটি চ্যালেঞ্জ এমন একটি সিস্টেম বিকাশ করছে যা একাধিক নোড জুড়ে কাজ করতে পারে। কিছু বেসিক মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি কেবলমাত্র একটি পৃথক কম্পিউটার বা হার্ডওয়্যার উপাদানগুলিতে চালনার জন্য সেট আপ করা যেতে পারে। কিন্তু যখন মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়াগুলিকে একাধিক নোডের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে হয়, তার জন্য আলাদা পদ্ধতির প্রয়োজন হবে। বিতরণকৃত আর্কিটেকচারে কাজ করার জন্য মেশিন লার্নিং পাওয়া স্কেলযোগ্য মেশিন লার্নিংয়ের আরও একটি প্রধান অঙ্গ। এমন পরিস্থিতিতে বিবেচনা করুন যেখানে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে কয়েক ডজন বা এমনকি শত শত সার্ভারের ডেটা অ্যাক্সেস করতে হবে - এটির জন্য উল্লেখযোগ্য স্কেলিবিলিটি এবং বহুমুখিতা প্রয়োজন require

স্কেলযোগ্য মেশিন লার্নিংয়ের আরেকটি ড্রাইভার হ'ল গভীর শিক্ষার প্রক্রিয়া, যেখানে ইঞ্জিনিয়াররা এবং স্টেকহোল্ডাররা ডেটা সেটগুলিতে আরও গভীরভাবে যেতে এবং আরও গভীর উপায়ে এগুলি পরিচালনা করে আরও ফলাফল পেতে পারে। ডিপ লার্নিং প্রকল্পগুলি তাদের প্রয়োজনীয় সক্ষমতা অর্জনের জন্য কীভাবে সংযোজনযোগ্য মেশিন লার্নিং কৌশল গ্রহণ করার প্রয়োজন হতে পারে তার একটি দুর্দান্ত উদাহরণ। গভীর শিক্ষার বিবর্তন অব্যাহত থাকায় এটি আরও দক্ষতার সাথে স্কেল করার জন্য মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলিতে চাপ দেবে।