Capital One, Makine Öğreniminde Yenilikler Yapıyor ve Açık Kaynaklı Birleşik Model Toplama Yoluyla Sektörün İlerlemesini Artırıyor

Dönüştürücü bir yükseliş trendinde, makine öğrenimi metodolojisi, nispeten yeni bir yaklaşımın (birleşik öğrenmenin (FL) tanıtılmasıyla birlikte yükseltilmeye hazırlanıyor.) Yeni bir döneme öncülük eden finans devi Capital One, merkezi olmayan model eğitiminin ahlakını güçlendirerek merkezi veri depolama ihtiyacını en aza indiriyor. Capital One makine öğrenimi yazılım mühendisi olan Kenny Bean, firmanın öncü yeniliğini detaylandırarak, yeni açık kaynak projelerini (Birleşik Model Toplama (FMA)) öne sürüyor.

FMA, FL'nin sağladığı avantajlardan yararlanarak makine öğrenimi hatlarını birleşik bir atmosferde operasyonel hale getirmek için sınırsız yeteneklere sahip programcılara güç vermek üzere tasarlanmıştır. Python modüllerinin çığır açan bir topluluğudur. FMA, bu modüller arasındaki iletişimi kolaylaştırmak için konektörler sağlamanın yanı sıra, özel bileşenlerle bağlantı kurmak için ek esneklik sağlar.

FMA'nın yeteneklerini daha da genişleten Bean, müşteri-hizmet etkileşimlerini geliştirmek için tasarlanan kapsayıcı müşterisini detaylandırıyor; birden fazla müşteriden gelen model yükseltmelerini özümseyecek bir toplayıcı ve sistem içindeki bileşenler arasındaki kullanıcı arayüzü ve API etkileşimlerini yönetecek bir API hizmeti.

FMA'nın kökenlerini tartışan, projenin arkasındaki kilit geliştiricilerden biri olan Bean, açık kaynak aracın, genellikle kaynak sitelerden kaldırılması mümkün olmayan, çeşitli konumlardan elde edilen veriler üzerindeki modelleri geliştirmek isteyen geliştiricilere hitap etmek için oluşturulduğunu paylaşıyor. Bir model dağıtılmış bir şekilde kullanıldığında, FMA hizmetini kullanma ve birleşik öğrenmeyi eğitim sürecine dahil etme fırsatının ortaya çıktığını doğruluyor.

Bean'e göre FMA'nın arkasındaki temel vizyon, önceden var olan model eğitim çerçevelerine zahmetsizce entegre olabilen, uyarlanabilir ve yeniden kullanılabilen bir araç tasarlamaktı. Bean şöyle düşünüyor: FMA hizmeti kavramı aslında bu şekilde doğdu.

FMA'nın başlangıcında geliştirme ekibinin bir diğer önemli odak noktası kolay dağıtımdı. Tek bir komutla modeller FMA ile hızlı bir şekilde başlatılabilir. Bean, bu operasyon kolaylığını projenin HashiCorp'un kod olarak altyapı aracı Terraform ile entegrasyonuna borçludur.

FMA'nın yolculuğunu açıklayan Bean, projenin başlangıçta belirli bir kullanım durumu için kavramsallaştırıldığını, ancak daha geniş uygulama potansiyelinin hızla fark edildiğini ve bunun da onu açık kaynaklı bir teklif haline getirme kararına yol açtığını ortaya koyuyor. Bean, Capital One açık kaynak teknoloji topluluğunun karşılıklı potansiyeline olan inancını tekrarlayarak, Capital One'ın her zaman açık kaynak teknolojisinden yararlanan biri olduğunu ve bize büyük ölçüde yardımcı olan topluluğa katkıda bulunmaya içtenlikle inanıyoruz. teknolojik metamorfoz.

FMA'yı geliştirmeye devam etme arzusuyla ekip, özellik keşfi üzerinde özenle çalışıyor ve geri bildirim alımını hızlandırmak için daha geniş toplulukla etkileşimlerini geliştiriyor. Ayrıca projenin bileşenlerini ek dillere genişletmek için de çalışıyorlar. FMA'nın makine öğrenimi dünyası üzerindeki etkisi, tıpkı AppMaster.