Far-na-sgeilp vs Modalan Ionnsachaidh Inneal Custom?

Cuin a tha togail nas fheàrr na bhith a’ ceannach fuasgladh far-na-sgeilp?

Faodaidh companaidhean a dhol an sàs ann an diofar dhòighean airson leasachadh mhodalan. Bho sheirbheisean ML làn-riaghlaidh, fad na slighe gu modalan àbhaisteach. A rèir riatanasan gnìomhachais, eòlas a tha ri fhaighinn, agus cuingeadan dealbhaidh, feumaidh iad roghainn a dhèanamh: am bu chòir dhaibh fuasglaidhean àbhaisteach a leasachadh bhon fhìor thoiseach? No am bu chòir dhaibh seirbheis far-na-sgeilp a thaghadh?

Airson gach ìre de dh’ eallach obrach ML, feumar co-dhùnadh ciamar a fhreagras na diofar phìosan tòimhseachain ri chèile. Bho chruinneachadh dàta, ullachadh, agus fradharc, fad na slighe gu innleadaireachd feart, trèanadh modail, agus measadh, bidh innleadairean ionnsachadh innealan a’ faighneachd an aon cheist dhaibh fhèin a-rithist: Am bi e na fhuasgladh gnìomhaichte àbhaisteach, air a sgrìobhadh agus air a leasachadh bhon fhìor thoiseach? No an e seirbheis far-na-sgeilp a bhios ann?

Ach cuin a tha togail nas fheàrr na bhith a’ ceannach fuasgladh far-na-sgeilp? Is iad na prìomh nithean eadar-dhealaichte eadar an dà dhòigh-obrach: oidhirpean ro-ghiollachd, astar leasachaidh, agus an eòlas a tha a dhìth.

Rudan air am bu chòir beachdachadh nuair a thathar a’ co-dhùnadh modalan ionnsachaidh inneal far-na-sgeilp no àbhaisteach a chleachdadh?

Oidhirpean ro-ghiollachd

Tha a h-uile seòrsa dùbhlan mu choinneamh pròiseactan ML, ach is dòcha gur e an dùbhlan as motha am fiosrachadh trèanaidh a tha ri fhaighinn. Faodaidh dìth dàta trèanaidh stad a chuir air pròiseact mus tòisich e eadhon. Mus tòisich pròiseact eadhon, faodaidh cosgaisean ro-ghiollachd mòr a bhith ann bho bhith a’ tional dàta, a’ bileagan dàta, a’ glanadh agus a’ deasachadh oidhirpean. Is e seo an ribe ainmeil anns a bheil mòran de phròiseactan ML a’ fàiligeadh: bidh ro-ghiollachd a’ tighinn gu crìch a’ toirt 80% de na goireasan a chaidh a riarachadh, ach chan eil mòran ghoireasan air fhàgail airson an fhìor thrèanadh agus measadh modail.

Bidh fuasglaidhean far-na-sgeilp a’ lughdachadh cuideaman agus pianta oidhirpean ro-ghiollachd. Tha iad air an togail gus na h-obraichean as cumanta a dhèanamh le dìreach beagan rèiteachaidh a dhìth. Is e an rud as fheàrr mun deidhinn: tha fuasglaidhean far-na-sgeilp ann airson gach ìre de eallach obrach ML.

Air an làimh eile, mar as trice bidh feum air barrachd oidhirpean ro-ghiollachd air buileachadh dèante. Chan eil sin a’ ciallachadh gum feum iad a bhith air an cur às gu tur: feumaidh iad fhathast ìre ML sònraichte a mhion-atharrachadh gu mion-fhiosrachadh na trioblaid a thathar a’ fuasgladh. Is dòcha gu feum dàta sònraichte salach cuid de riaghailtean glanaidh sònraichte. Aig an aon àm, is dòcha gu feum seata feart sònraichte innleadaireachd feart àbhaisteach, dìreach mar a dh ’fhaodadh gum bi feum air beagan atharrachaidhean air ailtireachd neòil. Anns a 'chùis seo, tha e coltach gum bi fuasglaidhean àbhaisteach a chaidh a thogail bhon toiseach a' còmhdach a h-uile feum.

Astar leasachaidh 

Bidh fuasglaidhean far-na-sgeilp ag amas air rèiteachadh seach buileachadh. An àite a bhith a’ riarachadh ghoireasan airson faighinn a-mach dè bu chòir a dhèanamh, cuiridh sgiobaidhean ML fòcas air ciamar bidh na diofar phìosan tòimhseachain a’ freagairt ri chèile. Tha an dòigh-obrach seo a’ leigeil le companaidhean, luchd-rannsachaidh, agus innleadairean prototypes agus dearbhaidhean bun-bheachd a chuir an gnìomh gu sgiobalta. An àite a bhith ag ath-thòiseachadh a’ chuibhle, bidh fuasglaidhean far-na-sgeilp ga dhèanamh comasach an eòlas a th’ ann mar-thà a luathachadh, agus mar sin a’ sàbhaladh ùine leasachaidh.

Tha fios gu bheil fuasglaidhean dèanta gu sònraichte air an cur an gnìomh bhon fhìor thoiseach astar leasachaidh wrt fada nas slaodaiche. Tha seo mar thoradh air na feumalachdan cumail suas nas motha aca: feumaidh innleadairean an dà chuid obrachadh a-mach dè agus a ' ciamar den fhuasgladh. Mar an ceudna, mar as iom-fhillte a tha am fuasgladh, is ann as motha de ghoireasan ùine a bhios a dhìth gus dèanamh cinnteach gu bheil e scalability agus ri fhaighinn fhad ‘s a tha e cinneasachadh. Bhon t-sealladh seo, tha fuasglaidhean dèanta a dh’aona-ghnothach agus oidhirpean ùine co-rèireach gu dìreach: mar as iom-fhillte am fuasgladh, is ann as fhaide a bhios feum air.

Mar as trice, ge-tà, tha an fhìrinn an àiteigin sa mheadhan: thèid còd-còd a th' ann mar-thà ath-leasachadh agus atharrachadh a rèir feumalachdan a' phròiseict làithreach. Tha seo fìor mun dòigh ionnsachaidh gluasaid ainmeil a thaobh trèanadh modail.

Eòlas

Dìreach mar a tha grunn shreathan aig a bheil Ionnsachadh Inneal air a dhèanamh, tha grunn ìrean eòlais ann far an urrainnear modalan ML a leasachadh, bho eadar-aghaidh gun chòd fad na slighe gu bhith a’ togail mhodalan bhon fhìor thoiseach.

Tha fuasglaidhean far-na-sgeilp ann far nach eil feum air ach glè bheag de eòlas ionnsachaidh inneal. Le bhith a’ cleachdadh eadar-aghaidh intuitive agus eadhon dòighean slaodadh is leigeil às, tha e air fàs gu math sìmplidh do dhuine sam bith (bho sgrùdairean gnìomhachais gu innleadairean bathar-bog) modal ionnsachaidh inneal de sheòrsa air choreigin a thogail agus a chleachdadh. Ged a dh’ fhaodadh an dòigh-obrach shìmplidh seo a thaobh leasachadh modail obrachadh airson adhbharan prototyping, chan eil e coltach gun coinnich e ri riatanasan siostaman toraidh.

Tha feum fhathast air eòlas gus fuasglaidhean taobh a-muigh na sgeilp ann an cinneasachadh a rèiteachadh, a stèidheachadh agus a chumail suas. Is e gnìomhan cumanta a tha a dhìth gus dèanamh cinnteach à coileanadh mhodalan ann an àrainneachdan cinneasachaidh a th’ ann an dòighean-obrach, pìosan còd, ceangal ri diofar eadar-aghaidh API, agus dèiligeadh ri cùisean cleachdadh.

Mar as trice bidh fuasglaidhean dèanta air an cur an gnìomh aig ìre bun-structair agus chan eil dòigh sam bith timcheall air: tha feum air eòlas gu cinnteach. A rèir meud companaidh agus amasan pròiseict, is dòcha gum bi feum air sgiobaidhean ioma-chuspaireil airson siostaman toraidh a chumail suas. Bidh luchd-saidheans dàta, innleadairean ML, agus sgrùdairean gnìomhachais a’ tighinn còmhla gus ciall a dhèanamh de thoraidhean co-dhùnaidh agus gus modalan toraidh a chumail suas.

Dè bu chòir dhut a chleachdadh: an modal ionnsachaidh inneal far-na-sgeilp no àbhaisteach?

Thèid fuasgladh ML a thogail de dh'iomadh co-phàirt agus seirbheis fa leth a dh'fheumas tighinn còmhla mar fhuasgladh co-leanailteach. Chan eil e a-riamh mu dheidhinn a dhol 100% àbhaisteach no a dhol 100% far-na-sgeilp leis gu bheil diofar dhuilgheadasan gnìomhachais a’ feumachdainn fuasglaidhean eadar-dhealaichte. Nas trice na chan e, bidh fuasglaidhean stèidhichte air ML air an togail le measgachadh den dà: seirbheisean far-na-sgeilp gus seallaidhean coitcheann a tharraing, còmhla ri modalan àbhaisteach airson barrachd mionaideachd agus modaladh eòlas a tha sònraichte don raon.

Is e an cleas fios a bhith agad cuin a bu chòir fuasglaidhean àbhaisteach a chuir an gnìomh bhon fhìor thoiseach agus dè na pàirtean den phròiseact as urrainn buannachdan seirbheisean far-na-sgeilp fhaighinn. Tha seo gu mòr an urra ris an t-seòrsa duilgheadas air a bheilear a’ dèiligeadh, na riatanasan gnìomhachais, an dàta a tha ri fhaighinn, agus cuingeadan iomlan na h-àrainneachd leasachaidh.

Airson barrachd air AI agus gluasadan teicneòlais, faic Josh Miramant, Ceannard fuasglaidhean dàta Blue Orange Digital airson Slighe solar, Automation sgrìobhainnean cùram slàinte, agus tuilleadh.

Is dòcha gum bu toil leat cuideachd:

Cleachd NLP gus beachdan air na meadhanan sòisealta a sheòrsachadh

Mar a tha Giullachd Cànain ga àrdachadh tro mhodal BERT le còd fosgailte Google