Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Машины сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа боловсруулж буй загваруудын үр ашиг, үр дүнтэй байдлыг хангахын тулд хэд хэдэн хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр хязгаарлалтууд нь тооцоолох нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс үүдэлтэй байж болно.
Машины сургалтанд том өгөгдлийн багц суулгахад тавигдах үндсэн хязгаарлалтуудын нэг нь өгөгдлийг боловсруулах, шинжлэхэд шаардагдах тооцооллын нөөц юм. Том өгөгдлийн багц нь ихэвчлэн илүү их боловсруулалтын хүч, санах ой шаарддаг бөгөөд энэ нь хязгаарлагдмал нөөцтэй системүүдэд хүндрэл учруулдаг. Энэ нь сургалтын хугацаа уртасч, дэд бүтэцтэй холбоотой зардал нэмэгдэж, техник хангамж нь өгөгдлийн багцын хэмжээг үр дүнтэй зохицуулах чадваргүй бол гүйцэтгэлийн асуудалд хүргэж болзошгүй юм.
Санах ойн хязгаарлалт нь том өгөгдлийн багцтай ажиллахад бас нэг чухал хязгаарлалт юм. Санах ойд их хэмжээний өгөгдлийг хадгалах, удирдах нь ялангуяа их хэмжээний санах ой шаарддаг нарийн төвөгтэй загваруудтай ажиллахад ихээхэн шаарддаг. Санах ойн хангалтгүй хуваарилалт нь санах ойн алдаа, гүйцэтгэл удаашрал, бүх өгөгдлийн багцыг нэг дор боловсруулах чадваргүй болоход хүргэдэг бөгөөд энэ нь загварчлалын оновчтой бус сургалт, үнэлгээнд хүргэдэг.
Өгөгдлийн чанар нь машин сурахад чухал ач холбогдолтой бөгөөд том өгөгдлийн багц нь өгөгдлийн цэвэр байдал, дутуу үнэ цэнэ, хэт давчуу байдал, чимээ шуугиантай холбоотой сорилтуудыг үүсгэдэг. Том өгөгдлийн багцыг цэвэрлэх, урьдчилан боловсруулах нь цаг хугацаа, нөөц их шаарддаг бөгөөд өгөгдлийн алдаа нь тэдгээрт сургагдсан загваруудын гүйцэтгэл, нарийвчлалд сөргөөр нөлөөлдөг. Загварын таамаглалд нөлөөлж болох өрөөсгөл, алдаанаас зайлсхийхийн тулд том өгөгдлийн багцтай ажиллахад өгөгдлийн чанарыг баталгаажуулах нь илүү чухал болдог.
Загварын нарийн төвөгтэй байдал нь том өгөгдлийн багцтай ажиллахад үүсдэг өөр нэг хязгаарлалт юм. Илүү их өгөгдөл нь илүү олон тооны параметр бүхий илүү төвөгтэй загваруудыг бий болгоход хүргэдэг бөгөөд энэ нь хэт тохирох эрсдэлийг нэмэгдүүлдэг. Загвар нь үндсэн хэв маягаас илүү сургалтын өгөгдлийн чимээ шуугианыг сурч мэдсэн тохиолдолд хэт тохируулга үүсдэг бөгөөд энэ нь үл үзэгдэх өгөгдлийг ерөнхийд нь муу болгодог. Том өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн загваруудын нарийн төвөгтэй байдлыг удирдах нь хэт тохируулахаас сэргийлж, найдвартай ажиллагааг хангахын тулд нарийн зохицуулалт, онцлогийг сонгох, гиперпараметрийг тохируулах шаардлагатай.
Нэмж дурдахад, машин сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахад өргөтгөх чадвар нь чухал ач холбогдолтой юм. Өгөгдлийн багцын хэмжээ өсөхийн хэрээр гүйцэтгэлийг алдагдуулахгүйгээр нэмэгдэж буй өгөгдлийн хэмжээг зохицуулах боломжтой, өргөжүүлэх боломжтой, үр ашигтай алгоритмууд болон ажлын урсгалуудыг зохион бүтээх нь чухал болж байна. Түгээмэл тооцооллын хүрээ, зэрэгцээ боловсруулалтын техник, үүлэнд суурилсан шийдлүүдийг ашиглах нь өргөтгөх чадварын сорилтуудыг шийдвэрлэхэд тусалж, том өгөгдлийн багцыг үр дүнтэй боловсруулах боломжийг олгоно.
Машины сургалтын явцад илүү том өгөгдлийн багцтай ажиллах нь илүү нарийвчлалтай, бат бөх загвар гаргах боломжийг санал болгодог ч анхааралтай удирдах шаардлагатай хэд хэдэн хязгаарлалтыг бий болгодог. Тооцооллын нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал, өргөтгөх чадвар зэрэгтэй холбоотой асуудлуудыг ойлгож, шийдвэрлэх нь машин сургалтын програмуудад том өгөгдлийн багцын үнэ цэнийг үр дүнтэй ашиглахад зайлшгүй шаардлагатай.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах:
- Цөм нь өгөгдөлтэй, эх хувь нь хувийнх байх үед сэрээтэй нь олон нийтэд нээлттэй байж болох уу, хэрэв тийм бол нууцлалын зөрчил биш үү?
- 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?
- Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
- 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?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү