Tensorflow 프로젝트를 처리하기 위한 분산 머신 러닝 플랫폼

머신 러닝 플랫폼은 다른 소프트웨어 애플리케이션이 더 나은 결정이나 권장 사항을 내릴 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있으므로 쉽게 통합해야 합니다. 예측 애플리케이션의 제공 수명 주기를 자동화하고 가속화하는 플랫폼은 머신 러닝이나 관련 기술을 사용하여 빅 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 정의에 포함된 몇 가지 핵심 아이디어는 다음과 같습니다 시장성테스트.

가속- 머신 러닝 플랫폼 의 가속에는 두 가지 의미가 있습니다. (a) 솔루션 제공 라이프사이클의 가속. (b) 분산 및 메모리 내 컴퓨팅과 같은 기술적 발전을 통해 달성된 런타임 가속.
자동화- 데이터 분석가의 실제 업무는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 많은 작업으로 구성됩니다. 작업 자동화는 시간을 절약하고 반복을 없애며 조직이 새로운 프로젝트를 더 빨리 제공하고, 기존 프로젝트를 업데이트하고, 직원을 늘리지 않고도 더 많은 프로젝트를 수행할 수 있도록 돕습니다.
빅데이터- 다양한 소스에서 수집된 데이터를 처리하는 머신 러닝 플랫폼은 사용자가 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있도록 지원해야 합니다.
플랫폼 – 머신 러닝 플랫폼은 다른 소프트웨어 애플리케이션이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 데 중점을 두고 있습니다.
분산 머신 러닝은 빅데이터 시대에 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 분산 머신 러닝 툴킷은 분산 머신 러닝을 위해 설계된 플랫폼입니다. 최근 몇 년 동안 다양한 애플리케이션에서 더 많은 교육 데이터와 더 큰 모델이 더 나은 정확도를 생성하는 경향이 있다는 추세가 입증되었습니다. 일반적인 머신 러닝 연구자와 실무자에게는 방대한 양의 데이터에서 큰 모델을 학습하는 것이 과제로 남아 있습니다. 이 작업에는 엄청난 양의 계산 리소스가 필요하기 때문입니다. 빅데이터의 증가로 인해 방대한 데이터 세트를 소화하고 강력한 예측 분석을 제공할 수 있는 충분한 용량을 약속하는 복잡한 모델을 학습하기 위해 수백만에서 수십억 개의 매개변수를 사용하는 머신 러닝에 대한 새로운 요구가 생겨났습니다.

TensorFlow “클러스터”는 TensorFlow 그래프의 분산 실행에 참여하는 작업 집합입니다. TensorPort의 글로벌 팀은 머신 러닝 팀에 최고의 도구와 관행을 제공하는 것을 목표로 하는 과학자와 엔지니어로 구성되어 있습니다. TensorPort는 머신 러닝 팀을 위해 특별히 고안된 분산 TensorFlow 프로젝트를 위한 머신 러닝 플랫폼입니다. 작업을 수행하고 빠르고 쉬운 방식으로 완료하는 데 도움이 되는 여러 기능이 있습니다. 이 AI 플랫폼은 모든 기술 수준의 개발자가 적은 노력과 효율적인 방식으로 머신 러닝 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 합니다. TensorPort는 AI 과학자가 개발한 매