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GPU服務(wù)器對企業(yè)未來有多重要?

  • 作者:木辰科技
  • 發(fā)表時間:2020-08-05 15:30:35
  • 來源:shmuchen.com
  • 瀏覽量:1029

機器學(xué)習(xí)(ML)通常可用于解決企業(yè)內(nèi)部的各種問題,從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有效信息,并利用它們交付價值。

目前,該技術(shù)已經(jīng)進入到企業(yè)業(yè)務(wù)層面,通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式到檢測異常并提出建議,同時機器學(xué)習(xí)還可以借助大數(shù)據(jù),應(yīng)用復(fù)雜計算來進行預(yù)測,進而幫助企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢。不過在企業(yè)執(zhí)行機器學(xué)習(xí)過程中,必須考慮這些問題:

服務(wù)器

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量

通常在收集數(shù)據(jù)時,企業(yè)會獲取一些被攜帶的無關(guān)緊要數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)會嚴重影響數(shù)據(jù)分析和關(guān)聯(lián)分析結(jié)果。鑒于機器學(xué)習(xí)極大地依賴數(shù)據(jù),這些嘈雜數(shù)據(jù)的出現(xiàn)會極大影響任何機器學(xué)習(xí)模型的準確性,尤其是針對預(yù)測性應(yīng)用。

而缺少質(zhì)量數(shù)據(jù)也會限制建立機器模型模型的能力,因此,為獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并解決存在的非必要數(shù)據(jù),企業(yè)需要通過數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)整體管理來制定有效機器學(xué)習(xí)策略。

2、可解釋性  

毫無疑問,機器學(xué)習(xí)的發(fā)展使人們有可能直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而不是從人類知識中學(xué)習(xí)。但是,缺乏以人類可以理解的術(shù)語來解釋或呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的能力,通常稱為可解釋性,是機器學(xué)習(xí)中的最大問題之一。

數(shù)據(jù)中可能存在的偏差的引入也有機會造成機器學(xué)習(xí)模型道德問題,而機器學(xué)習(xí)和算法領(lǐng)域的可解釋性級別會發(fā)生很大變化,因此企業(yè)需要選擇適當工具和方法來獲得解釋。

3、不平衡數(shù)據(jù)集

在有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)中,不平衡的數(shù)據(jù)集通常涉及兩個或多個類,在幾個實際數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中,標簽之間存在不平衡。數(shù)據(jù)集中的這種不平衡可能會影響機器學(xué)習(xí)的選擇、算法的選擇過程、模型評估和驗證,令這些模型具有較大偏差。

因此要解決不平衡的數(shù)據(jù)集,需要采取一些策略,例如增強分類算法或平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的類,然后再將數(shù)據(jù)作為輸入提供給機器學(xué)習(xí)算法。但無論如何,解決以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的問題的必要條件是擁有適宜的基礎(chǔ)設(shè)施。木辰科技專注服務(wù)器租用托管,可提供專為大規(guī)模并行任務(wù)而設(shè)計的GPU服務(wù)器,支持大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等高性能工作,以強大性能協(xié)助企業(yè)對新興數(shù)字技術(shù)的追求。





聲明:本文由 木辰科技 收集整理的《GPU服務(wù)器對企業(yè)未來有多重要?》,如轉(zhuǎn)載請保留鏈接:http://redcrossapp.cn/news_in/323

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