Capital One đổi mới công nghệ học máy, thúc đẩy hơn nữa sự tiến bộ của ngành bằng cách tổng hợp mô hình liên kết nguồn mở

Trong xu hướng chuyển đổi ngày càng tăng, phương pháp học máy được thiết lập để nâng cấp với việc giới thiệu một phương pháp tiếp cận tương đối mới—học liên kết (FL). Dẫn đầu một kỷ nguyên mới, gã khổng lồ tài chính Capital One thúc đẩy đặc tính đào tạo mô hình phi tập trung, giảm thiểu nhu cầu lưu trữ dữ liệu trung tâm. Trình bày chi tiết về sự đổi mới tiên phong của công ty, Kenny Bean, kỹ sư phần mềm máy học tại Capital One, đề xuất dự án nguồn mở mới lạ của họ—Tập hợp mô hình liên kết (FMA).

FMA được thiết kế để trao quyền cho các lập trình viên với khả năng không hạn chế để vận hành quy trình học máy của họ trong một bầu không khí liên kết, tận dụng những lợi thế mà FL mang lại. Đó là một tập hợp các mô-đun Python tiên phong. Cùng với việc cung cấp các đầu nối để hợp lý hóa giao tiếp giữa các mô-đun này, FMA còn mang đến sự linh hoạt bổ sung để liên kết với các thành phần tùy chỉnh.

Mở rộng hơn nữa khả năng của FMA, Bean xây dựng ứng dụng khách toàn diện được thiết kế để thúc đẩy tương tác giữa dịch vụ khách hàng; một công cụ tổng hợp để đồng hóa các bản nâng cấp mô hình từ nhiều khách hàng và dịch vụ API để xử lý các tương tác giao diện người dùng và API giữa các thành phần trong hệ thống.

Thảo luận về nguồn gốc của FMA, Bean, một trong những nhà phát triển chủ chốt đằng sau dự án, chia sẻ rằng công cụ nguồn mở được tạo ra để phục vụ cho các nhà phát triển mong muốn trau dồi mô hình trên dữ liệu có nguồn gốc từ nhiều vị trí khác nhau, thường không thể truy cập được để xóa khỏi trang web gốc. Ông khẳng định, Cơ hội sử dụng dịch vụ FMA và giới thiệu phương pháp học tập liên kết vào quá trình đào tạo bất cứ khi nào một mô hình được sử dụng theo cách phân tán.

Theo Bean, tầm nhìn trọng tâm của FMA là thiết kế một công cụ có khả năng thích ứng và tái sử dụng, tích hợp dễ dàng vào các khung đào tạo mô hình có sẵn. Bean phản ánh, Về cơ bản đó là cách mà khái niệm dịch vụ FMA ra đời.

Một trọng tâm quan trọng khác của nhóm phát triển trong thời gian thành lập FMA là việc triển khai dễ dàng. Chỉ với một lệnh, các mô hình có thể được khởi chạy nhanh chóng bằng FMA. Bean cho rằng tính dễ vận hành này là nhờ sự tích hợp của dự án với Terraform—một công cụ cơ sở hạ tầng dưới dạng mã của HashiCorp.

Tiết lộ hành trình của FMA, Bean tiết lộ rằng dự án ban đầu được lên ý tưởng cho một trường hợp sử dụng cụ thể, nhưng tiềm năng cho các ứng dụng rộng hơn đã nhanh chóng được nhận ra, dẫn đến quyết định biến nó thành một sản phẩm nguồn mở. Phản ánh niềm tin của Capital One vào tiềm năng tương hỗ của cộng đồng công nghệ nguồn mở, Bean cho biết thêm, Capital One luôn là người được hưởng lợi từ công nghệ nguồn mở và chúng tôi thực sự tin tưởng vào việc đóng góp cho cộng đồng đã hỗ trợ chúng tôi rất nhiều thông qua các hoạt động của chúng tôi. biến thái công nghệ.

Với tham vọng tiếp tục cải thiện FMA, nhóm đang chăm chỉ làm việc để khám phá tính năng và tăng cường tương tác với cộng đồng rộng lớn hơn để đẩy nhanh quá trình tiếp nhận phản hồi. Họ cũng đang nỗ lực mở rộng các thành phần của dự án sang các ngôn ngữ bổ sung. Tác động của FMA đối với thế giới máy học thể hiện sức mạnh của các dự án nguồn mở, giống như những gì chúng ta đã thấy với các nền tảng như AppMaster.