Холбооны сургалт, захын тооцоолол, төхөөрөмж дээрх машин сургалтын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Federated Learning, Edge Computing болон on-Device Machine Learning нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа өгөгдлийн нууцлал, тооцооллын үр ашиг, бодит цагийн боловсруулалтын хүрээнд янз бүрийн сорилт, боломжуудыг шийдвэрлэх зорилгоор бий болсон гурван парадигм юм. Эдгээр парадигм бүр өөрийн гэсэн өвөрмөц шинж чанар, хэрэглээ, үр дагавартай бөгөөд орчин үеийн машин сургалтын практикийг судалж буй хэн бүхэнд ойлгоход чухал ач холбогдолтой юм.
Холбооны сургалт:
Federated Learning гэдэг нь алгоритмыг сургах нь локал өгөгдлийн дээжийг хадгалдаг олон төхөөрөмж эсвэл сервер дээр солилцохгүйгээр явагддаг машин сургалтын төвлөрсөн бус арга юм. Өгөгдлийн нууцлал, аюулгүй байдлын талаарх өсөн нэмэгдэж буй санаа зовоосон асуудлуудыг шийдвэрлэх, мөн мэдээллийн төвлөрсөн боловсруулалттай холбоотой зурвасын өргөн, хадгалах зардлыг бууруулах зорилгоор энэхүү аргыг нэвтрүүлсэн.
Ердийн нэгдсэн сургалтын тохиргоонд дэлхийн загварыг төв сервер дээр эхлүүлж, дараа нь янз бүрийн клиент төхөөрөмжүүдэд түгээдэг. Төхөөрөмж бүр өөрийн өгөгдлийг ашиглан загвараа дотооддоо сургадаг бөгөөд зөвхөн загварын шинэчлэлтүүдийг (градиент эсвэл жин гэх мэт) төв сервер рүү буцаан илгээдэг. Дараа нь төв сервер нь дэлхийн загварыг сайжруулахын тулд эдгээр шинэчлэлтүүдийг нэгтгэж, дараа нь цаашдын сургалтанд зориулж үйлчлүүлэгчдэд дахин хуваарилдаг. Энэхүү давтагдах процесс нь загвар нэгдэх хүртэл үргэлжилнэ.
Холбооны сургалт нь ухаалаг гар утас, IoT төхөөрөмж эсвэл захын сервер зэрэг олон төхөөрөмжөөр өгөгдөл түгээх, мэдээллийн нууцлалыг хамгаалах асуудалд онцгой ач холбогдолтой. Жишээлбэл, эрүүл мэндийн салбарт нэгдсэн сургалтыг өөр өөр эмнэлгүүдэд хадгалагдаж буй өвчтөний эмзэг мэдээлэлд загварчлахдаа эдгээр өгөгдлийг төвлөрүүлэх шаардлагагүй, ингэснээр өвчтөний нууцлалыг хадгалах боломжтой.
Ирмэг тооцоолох:
Edge Computing гэдэг нь өгөгдөл боловсруулах төвлөрсөн агуулахад тулгуурлах бус, ихэвчлэн сүлжээний захад өгөгдөл үүсгэх эх үүсвэрийн ойролцоо өгөгдлийг боловсруулах практикийг хэлдэг. Энэ арга нь өгөгдөл үүсгэгдсэн газарт ойрхон тооцоолол хийх замаар хоцролт, зурвасын өргөн хэрэглээ болон төв серверийн ачааллыг бууруулах зорилготой юм.
AI-ийн хүрээнд Edge Computing нь бодит цагийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, шийдвэр гаргах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь бие даасан тээврийн хэрэгсэл, үйлдвэрлэлийн автоматжуулалт, сайжруулсан бодит байдал зэрэг агшин зуурын хариу үйлдэл шаарддаг програмуудад чухал ач холбогдолтой юм. Мэдээллийг дотооддоо боловсруулснаар захын тооцоолол нь төв сервер рүү өгөгдөл дамжуулах болон буцах хугацааг багасгаж, улмаар хэрэглээний хурд, үр ашгийг дээшлүүлдэг.
Энгийн тооцооллын практик жишээ бол ухаалаг хотуудад суурилуулсан мэдрэгч, камерууд нь бүх өгөгдлийг төвлөрсөн байршилд дүн шинжилгээ хийх шаардлагагүйгээр замын хөдөлгөөнийг зохицуулах, агаарын чанарыг хянах, олон нийтийн аюулгүй байдлыг сайжруулах зорилгоор мэдээллийг дотооддоо боловсруулж чаддаг.
Төхөөрөмж дээрх машин сургалт:
Төхөөрөмж дээрх машин сургалт нь машин сургалтын загваруудыг төхөөрөмж дээр шууд байрлуулж, дүгнэлт хийх, заримдаа бүр дотооддоо сургах боломжийг олгодог захын тооцооллын дэд хэсэг юм. Илүү хүчирхэг процессорууд, хөдөлгөөнт төхөөрөмж болон IoT төхөөрөмжүүдийн санах ойн багтаамж нэмэгдсэн зэрэг техник хангамжийн чадавхи сайжирсантай холбоотойгоор энэ арга улам бүр хэрэгжих боломжтой болж байна.
Төхөөрөмж дээрх машин сургалт нь өгөгдлийг боловсруулахын тулд сервер рүү дамжуулах шаардлагагүй, тооцоолол нь дотооддоо хийгддэг тул хоцролтыг багасгаж, програмууд оффлайн эсвэл бага давтамжтайгаар ажиллах боломжтой тул хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулдаг зэрэг олон давуу талтай. холболтын орчин.
Төхөөрөмж дээрх машин сургалтын нийтлэг жишээ бол үүлэн сервер рүү өгөгдөл илгээх шаардлагагүйгээр хурдан бөгөөд үнэн зөв хариулт өгөхийн тулд хэрэглэгчийн өгөгдлийг шууд төхөөрөмж дээр боловсруулж, дуут туслах эсвэл зураг таних програм зэрэг ухаалаг утасны програмууд юм.
Харьцуулалт ба харилцан үйлчлэл:
Federated Learning, Edge Computing, and on-Device Machine Learning нь өөр өөр ойлголтууд боловч тэдгээр нь янз бүрийн аргаар бие биенээ нөхөж чаддаг. Нууцлалыг алдагдуулахгүйгээр загвар сургалтанд орон нутгийн өгөгдлийг ашиглахын тулд нэгдсэн сургалтыг захын төхөөрөмжүүд дээр хэрэгжүүлж болно. Edge computing нь загвар шинэчлэлт, нэгтгэлийг дотооддоо зохицуулахад шаардлагатай тооцооллын нөөц, дэд бүтцээр хангаснаар нэгдсэн сургалтыг дэмжих боломжтой. Төхөөрөмж дээрх машин сургалт нь захын тооцооллын салшгүй хэсэг бөгөөд төхөөрөмжүүд нь нарийн төвөгтэй ажлуудыг бие даан гүйцэтгэх боломжийг олгодог.
Эдгээр парадигмууд нь өгөгдлийн дамжуулах хоолойн өөр өөр талуудыг мөн авч үздэг. Холбооны сургалт нь сургалтын үе шатанд төвлөрч, загварууд тархсан өгөгдөлд төвлөрөлгүйгээр суралцах боломжийг олгодог. Edge computing болон төхөөрөмж дээрх машин сургалт нь үндсэндээ дүгнэлт хийх үе шатанд чиглэж, өгөгдлийн эх сурвалж дээр таамаглал, шийдвэрийг хурдан бөгөөд үр дүнтэй гаргах боломжийг олгодог.
Federated Learning, Edge Computing болон on-Device Machine Learning нь хиймэл оюун ухааны салбарт гарсан томоохон дэвшлийг илэрхийлдэг бөгөөд тус бүр нь мэдээллийн нууцлал, бодит цагийн боловсруулалт, тооцооллын үр ашигтай холбоотой тодорхой сорилтуудыг шийддэг. Эдгээр парадигмуудын ялгаа, хамтын ажиллагааг ойлгох нь өнөөгийн өгөгдөлд тулгуурласан ертөнцөд хиймэл оюун ухааны үр дүнтэй шийдлүүдийг зохион бүтээх, ашиглахад чухал ач холбогдолтой юм.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Та шугаман регресс, шийдвэрийн мод гэх мэт олон төрлийн алгоритмуудыг дурдсан. Эдгээр нь бүгд мэдрэлийн сүлжээ мөн үү?
- Загварын гүйцэтгэлийн үнэлгээний хэмжүүрүүд юу вэ?
- Шугаман регресс гэж юу вэ?
- Төрөл бүрийн ML загваруудыг нэгтгэж, мастер AI бүтээх боломжтой юу?
- Машины сургалтанд ашигладаг хамгийн түгээмэл алгоритмуудын зарим нь юу вэ?
- Загварын хувилбарыг хэрхэн бүтээх вэ?
- ML-ийн 7 алхамыг жишээ контекст хэрхэн хэрэгжүүлэх вэ?
- Барилга барих зөвшөөрлийн өгөгдөлд машин сургалтыг хэрхэн ашиглах вэ?
- AutoML Хүснэгтүүд яагаад зогссон ба тэдгээрийг юу амжилттай болгосон бэ?
- Тоглогчдын зурсан doodle-ийг хиймэл оюун ухааны хүрээнд тайлбарлах нь юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу