В последнее время популярным поисковым термином, когда речь заходит о машинном обучении, являются библиотеки машинного обучения. Эти библиотеки представляют собой набор предварительно написанного кода, который можно использовать для разработки моделей машинного обучения без необходимости начинать с нуля. С помощью этих библиотек предприятия могут получить доступ к магазинам с широким набором функций, от базовых математических операций до продвинутых алгоритмов. Библиотеки машинного обучения стали важным инструментом для ученых и разработчиков данных. Некоторые из самых популярных библиотек машинного обучения включают TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, библиотеки R и H2O.ai. Каждая библиотека имеет свои сильные стороны и варианты использования, например, TensorFlow известна своей способностью обрабатывать сложные модели нейронных сетей на производственном уровне, что делает ее лучшим выбором для проектов глубокого обучения. PyTorch, с другой стороны, представляет собой удобную библиотеку, которая предлагает быструю и плавную работу, что делает ее подходящей для проектов исследований и разработок. Выбор лучшей библиотеки для конкретной задачи зависит от требований и опыта специалиста по данным.
Это приводит к ряду проблем для предприятий, когда дело доходит до развертывания модели машинного обучения с использованием библиотек машинного обучения. Обеспечить совместимость с инфраструктурой сложно, поскольку некоторые библиотеки могут работать только с определенными языками программирования. Обновление библиотек, чтобы идти в ногу с достижениями в этой области, может занимать много времени и средств. Управление сложностью моделей может быть затруднено и увеличивает общую стоимость и сложность развертывания. Обслуживание библиотек требует значительных затрат для организаций, а для обеспечения соблюдения законов и правил часто требуется уникальное решение для развертывания машинного обучения.
Бесшумные решения для задач библиотеки машинного обучения
Первая проблема, с которой сталкиваются организации при развертывании моделей машинного обучения, — это совместимость между используемыми библиотеками и средой, в которой будут развернуты модели. Это может быть сложно, так как некоторые библиотеки могут быть совместимы только с определенными языками программирования и могут требовать определенных аппаратных или программных конфигураций. Однако вы можете устранить эту проблему, предоставив платформу, совместимую с несколькими языками программирования и инфраструктурой, что сделает развертывание гораздо более простым и эффективным. Это решение также должно регулярно обновлять свои библиотеки, чтобы не отставать от достижений в этой области, что устраняет необходимость для организаций тратить значительное время и ресурсы на обновление библиотек.
Еще одна проблема, с которой организации могут столкнуться при развертывании моделей машинного обучения, — управление сложностью самих моделей. По мере того как модели машинного обучения становятся более совершенными, их становится все труднее понимать и интерпретировать, что затрудняет выявление и решение проблем, которые могут возникнуть во время развертывания. Кроме того, сам размер и сложность некоторых моделей могут затруднить их развертывание и обслуживание, что может увеличить общую стоимость и сложность развертывания. При правильном решении для развертывания эта проблема смягчается за счет предоставления платформы, которая упрощает процесс развертывания, упрощая понимание и интерпретацию моделей, что упрощает выявление и решение проблем, которые могут возникнуть во время развертывания.
Организации, развертывающие модели с библиотеками машинного обучения, часто сталкиваются с проблемой расходов на лицензирование и обслуживание этих библиотек. В то время как некоторые библиотеки имеют открытый исходный код, для других может потребоваться подписка или лицензионная плата, которые могут быть значительными затратами для организаций, особенно для тех, кто плохо знаком с машинным обучением. Кроме того, текущие платежи за обслуживание могут увеличить стоимость развертывания моделей машинного обучения. Однако, чтобы снизить эти затраты, некоторые решения машинного обучения предлагают полностью управляемую облачную платформу, которая избавляет организации от необходимости управлять дорогостоящими библиотеками и программным обеспечением. Но важно отметить, что этот подход иногда привязывает вас к определенному набору библиотек машинного обучения или к определенной облачной инфраструктуре, а в организациях с несколькими группами специалистов по обработке и анализу данных это может снизить гибкость этих групп, чтобы они могли работать так, как они хотят. работать.
Наконец, при развертывании ML также необходимо убедиться, что ваши модели используются в соответствии с законами и правилами. Это может быть серьезной проблемой, поскольку законы и правила, касающиеся машинного обучения, все еще развиваются и могут различаться в зависимости от отрасли и местоположения. Организациям может потребоваться затратить значительное время и ресурсы, чтобы убедиться, что их модели используются в соответствии с применимыми законами и правилами. Правильное решение ML может помочь организациям справиться с этой задачей, предоставляя встроенные функции обеспечения соответствия и безопасности, включая шифрование данных, управление доступом на основе ролей, а также возможности мониторинга и аудита.
Обновление вашей библиотеки машинного обучения просрочено
Развертывание моделей с библиотеками машинного обучения может создать проблемы для предприятий, такие как совместимость между используемыми библиотеками и средой, управление сложностью моделей, стоимость лицензирования и обслуживания, а также обеспечение соблюдения законов и правил. Wallaroo.AI стремится быть идеальным решением для развертывания, будучи совместимым с несколькими языками программирования, упрощая процесс развертывания и предоставляя встроенные функции обеспечения соответствия и безопасности.
Использование библиотек машинного обучения имеет важное значение для групп, занимающихся наукой о данных. Однако индустрия машинного обучения сталкивается с уникальными проблемами, такими как трудности с развертыванием моделей в производственных средах, отсутствие видимости и контроля над производительностью моделей, а также необходимость мониторинга и оповещения в реальном времени. Wallaroo.AI предлагает решения этих проблем с платформой, которая упрощает процесс развертывания, предоставляет вычислительный механизм, который позволяет моделям работать с молниеносной скоростью, и предлагает структуру анализа моделей, которая дает пользователям представление о производительности моделей в режиме реального времени. С помощью Wallaroo.AI группы специалистов по обработке и анализу данных могут масштабировать производственное машинное обучение даже с небольшим количеством инженерных ресурсов машинного обучения или без них, а платформа может работать в облаке или в локальной инфраструктуре по вашему выбору. Узнайте больше, запросив демонстрацию и присоединившись к сообществу Wallaroo.
