Том өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургах нь хиймэл оюун ухааны салбарт түгээмэл байдаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нь сургалтын явцад бэрхшээл, бэрхшээл учруулж болзошгүйг анхаарах нь чухал юм. Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр сургах боломж болон гарч болзошгүй асуудлуудын талаар ярилцъя.
Том өгөгдлийн багцтай ажиллахад тулгардаг гол бэрхшээлүүдийн нэг бол сургалтанд шаардагдах тооцооллын нөөц юм. Өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр боловсруулах хүч, санах ой, хадгалах хэрэгцээ нэмэгддэг. Том өгөгдлийн багц дээр загваруудыг сургах нь олон тооны тооцоолол, давталтуудыг гүйцэтгэдэг тул тооцооллын хувьд үнэтэй бөгөөд цаг хугацаа их шаарддаг. Тиймээс сургалтын үйл явцыг үр дүнтэй зохицуулахын тулд хүчирхэг тооцоолох дэд бүтцэд хандах шаардлагатай байна.
Өөр нэг бэрхшээл бол мэдээллийн хүртээмж, хүртээмж юм. Том өгөгдлийн багц нь янз бүрийн эх сурвалж, форматаас гаралтай байж болох бөгөөд энэ нь өгөгдлийн нийцтэй байдал, чанарыг хангахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Загваруудыг сургахаасаа өмнө сургалтын үйл явцад нөлөөлж болох аливаа гажуудал, үл нийцэх байдлаас зайлсхийхийн тулд өгөгдлийг урьдчилан боловсруулж, цэвэрлэх нь чухал юм. Нэмж дурдахад, их хэмжээний өгөгдлийг үр дүнтэй зохицуулахын тулд өгөгдөл хадгалах, сэргээх механизмууд байх ёстой.
Цаашилбал, том өгөгдлийн багц дээрх сургалтын загварууд нь хэт тохируулгад хүргэдэг. Загвар нь сургалтын өгөгдөлд хэт мэргэшсэн тохиолдолд үл үзэгдэх өгөгдөлд ерөнхий ойлголт муутай байх үед хэт тохирох байдал үүсдэг. Энэ асуудлыг багасгахын тулд зохицуулалт, хөндлөн баталгаажуулалт, эрт зогсоох зэрэг арга техникийг ашиглаж болно. L1 эсвэл L2 зохицуулалт гэх мэт зохицуулалтын аргууд нь загварыг хэт төвөгтэй болгохоос сэргийлж, хэт тохируулгыг багасгахад тусалдаг. Хөндлөнгийн баталгаажуулалт нь өгөгдлийн олон дэд бүлэгт загвар үнэлгээ хийх боломжийг олгож, гүйцэтгэлийг илүү найдвартай үнэлэх боломжийг олгодог. Баталгаажуулалтын багц дээрх загварын гүйцэтгэл муудаж эхлэхэд сургалтын үйл явцыг эрт зогсоох нь сургалтын өгөгдлийг хэт тохируулахаас сэргийлдэг.
Эдгээр сорилтуудыг шийдвэрлэх, дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургахын тулд янз бүрийн стратеги, технологийг боловсруулсан. Ийм технологийн нэг бол Google Cloud Machine Learning Engine бөгөөд том өгөгдлийн багц дээр загваруудыг сургахад зориулж өргөтгөх боломжтой, түгээсэн дэд бүтцийг бий болгодог. Хэрэглэгчид үүлэнд суурилсан нөөцийг ашигласнаар загваруудыг зэрэгцүүлэн сургахын тулд тархсан тооцооллын хүчийг ашиглаж, сургалтын цагийг эрс багасгадаг.
Нэмж дурдахад Google Cloud Platform нь BigQuery-г санал болгодог бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд том өгөгдлийн багцад хурдан дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог бүрэн удирдлагатай, сервергүй мэдээллийн агуулах юм. BigQuery-ийн тусламжтайгаар хэрэглэгчид танил SQL-тэй төстэй синтакс ашиглан их хэмжээний өгөгдлийн багцыг асууж, загваруудыг сургахаасаа өмнө өгөгдлийг урьдчилан боловсруулж, холбогдох мэдээллийг гаргаж авахад хялбар болгодог.
Нээлттэй мэдээллийн багц нь том хэмжээний өгөгдөл дээр машин сургалтын загваруудыг сургах үнэ цэнэтэй нөөц юм. Эдгээр өгөгдлийн багц нь ихэвчлэн сонгон шалгаруулж, олон нийтэд хүртээмжтэй байдаг бөгөөд судлаачид болон дадлагажигчдад янз бүрийн хэрэглээнд хандах, ашиглах боломжийг олгодог. Нээлттэй өгөгдлийн багцыг ашигласнаар хэрэглэгчид загвар боловсруулах, дүн шинжилгээ хийхэд илүү анхаарч, өгөгдөл цуглуулах, урьдчилан боловсруулахад цаг хугацаа, хүчин чармайлтаа хэмнэж чадна.
Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр сургах боломжтой боловч энэ нь бэрхшээлтэй тулгардаг. Тооцооллын нөөцийн хүртээмж, өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах, хэт тохируулах, зохих технологи, стратегийг ашиглах нь сургалтыг амжилттай явуулахад чухал үүрэгтэй. Google Cloud Machine Learning Engine болон BigQuery зэрэг үүлэнд суурилсан дэд бүтцийг ашиглаж, нээлттэй өгөгдлийн багцыг ашигласнаар хэрэглэгчид эдгээр сорилтыг даван туулж, том хэмжээний өгөгдөл дээр загваруудыг үр дүнтэй сургах боломжтой. Гэсэн хэдий ч дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр машин сургалтын загваруудыг сургах нь (өгөгдлийн багцын хэмжээг хязгаарлахгүйгээр) хэзээ нэгэн цагт саад тотгор учруулах нь дамжиггүй.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах:
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
- Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?
- CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
- CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
- Tensorflow-ийг гүн мэдрэлийн сүлжээг (DNN) сургах, дүгнэлт хийхэд ашиглаж болох уу?
- Gradient Boosting алгоритм гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү