Q：
スケーラブルな機械学習が重要なのはなぜですか？
A：スケーラブルな機械学習は、多くの機械学習プロジェクトにおいて機械学習プロセスをスケーリングすることが重要かつ困難な側面であるという理由もあり、機械学習業界における主要な流行語です。
たとえば、一部の小規模な機械学習プロジェクトはそれほどスケーリングする必要はないかもしれませんが、エンジニアがさまざまな種類の生産的なモデリングを検討している場合、巨大なデータセットの分析を試みようとしている場合、または機械学習を異なるハードウェア環境に適用しようとしている場合、スケーラビリティが向上しますすべてを意味します。
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スケーラブルな機械学習は、プロジェクトの範囲が元のセットアップを上回ることが明らかである場合に重要です。 機械学習プロセスが他のデータ分析プロセスと一致するようにするには、さまざまなアルゴリズムアプローチが必要になる場合があります。 機械学習では、同じデータセットに対してより多くのリソースが必要になる場合があります。
使用されるツールに関して、Apache Hadoopは非常に大きなデータセット（たとえば、約5 TB）によく使用されます。 このマークの下には、Pandas、Matlab、Rなど、仕事に適した他の中間レベルのツールがあります。ITプロフェッショナルは、ツールを必要なレベルのスケーラビリティに合わせます。 彼らは、機械学習プログラムで必要な作業量と、それらの目標を達成するためにどのように装備する必要があるかを理解します。
数テラバイトのオーダーの非常に大きなデータのセットにスケーリングする機能に加えて、スケーラブルな機械学習のもう1つの課題は、複数のノードで機能するシステムの開発です。 一部の基本的な機械学習システムは、個々のコンピューターまたはハードウェアコンポーネントでのみ実行するように設定できます。 しかし、機械学習プロセスが複数のノードと対話する必要がある場合、異なるアプローチが必要になります。 分散アーキテクチャで機械学習を機能させることは、スケーラブルな機械学習のもう1つの主要な部分です。 機械学習アルゴリズムが数十または数百のサーバーのデータにアクセスする必要がある状況を考えてみましょう。これには、大きなスケーラビリティと汎用性が必要になります。
スケーラブルな機械学習のもう1つの推進要因は、ディープラーニングのプロセスです。このプロセスでは、エンジニアと利害関係者は、データセットをより深く掘り下げ、より深い方法で操作することでより多くの結果を得ることができます。 ディープラーニングプロジェクトは、企業が必要な機能を実現するためにスケーラブルな機械学習戦略を採用する必要がある方法の優れた例です。 ディープラーニングは進化し続けるため、機械学習システムに圧力をかけ、より効率的に拡張する必要があります。
