בעוד אנו ממשיכים במסע הרטרוספקטיבי שלנו דרך הפיתוח של Octo.ai, הגיע הזמן לצלול עמוק לתוך החידושים הטכניים שהפכו את היפרוויזור האנליטיקה שלנו למשנה משחק בעולם למידת המכונה. משנת 2013 עד 2016, הצוות שלנו דחף את גבולות האפשרי באנליטיקה ולמידת מכונה, ויצר פלטפורמה שהיא גם עוצמתית וגם נגישה.
היפרוויזור האנליטיקה: פרדיגמה חדשה#
בליבה של Octo.ai נמצא הרעיון של “היפרוויזור אנליטיקה”. אבל מה בדיוק זה אומר, וכיצד זה מהפך את הדרך שבה עסקים מתייחסים ללמידת מכונה?
שכבת הפשטה: כמו היפרוויזור מסורתי בווירטואליזציה, Octo.ai מספק שכבת הפשטה בין החומרה/תשתית הבסיסית לבין עומסי העבודה של אנליטיקה/למידת מכונה.
אופטימיזציה של משאבים: הוא מקצה באופן חכם משאבי מחשוב למשימות אנליטיקה שונות, מבטיח ביצועים ויעילות אופטימליים.
ניהול זרימת עבודה: Octo.ai מנהל זרימות עבודה מורכבות של למידת מכונה, מקליטת נתונים ועיבוד מקדים ועד לאימון מודלים ופריסה.
אגנוסטי לפלטפורמה: בין אם אתם מריצים באתר או בענן, Octo.ai מספק ממשק וחוויה עקביים.
תכונות טכניות מרכזיות#
1. ארכיטקטורת מחשוב מבוזרת#
Octo.ai בנוי על ארכיטקטורת מחשוב מבוזרת, המאפשרת לו לטפל ביעילות במערכי נתונים ענקיים וחישובים מורכבים. רכיבים מרכזיים כוללים:
- אחסון נתונים מבוזר באמצעות טכנולוגיות כמו Apache Hadoop
- עיבוד מבוזר עם Apache Spark
- תורי הודעות לעיבוד אסינכרוני
2. למידת מכונה אוטומטית (AutoML)#
אחד החידושים המרגשים ביותר שלנו הוא יכולת ה-AutoML שלנו:
- בחירה והנדסת תכונות אוטומטית
- בחירת מודל וכוונון היפר-פרמטרים
- שיטות אנסמבל לדיוק משופר
3. מנוע אנליטיקה בזמן אמת#
Octo.ai אינו רק לעיבוד אצווה; הוא מצטיין באנליטיקה בזמן אמת:
- יכולות עיבוד זרם לניתוח נתונים חיים
- הגשת מודל בעיכוב נמוך לתחזיות בזמן אמת
- עדכוני מודל דינמיים על בסיס נתונים נכנסים
4. אינטגרציית נתונים גמישה#
בנינו את Octo.ai להיות גמיש ככל האפשר כשמדובר במקורות נתונים:
- תמיכה בנתונים מובנים, חצי-מובנים ולא מובנים
- מחברים למסדי נתונים פופולריים, מחסני נתונים ושירותי אחסון בענן
- קליטת נתונים מבוססת API למקורות נתונים מותאמים אישית
5. ויזואליזציה ודיווח מתקדמים#
תובנות נתונים הן בעלות ערך רק אם הן מובנות. לכן השקענו רבות בויזואליזציה:
- לוחות מחוונים אינטראקטיביים לחקירת נתונים ותוצאות מודלים
- כלי דיווח הניתנים להתאמה אישית
- תמיכה במחברות (למשל, Jupyter) עבור מדעני נתונים
מותאם לענן ואגנוסטי לענן#
אחד מעקרונות התכנון המרכזיים של Octo.ai הוא הארכיטקטורה המותאמת לענן, יחד עם אגנוסטיות לענן:
- פריסה מכולה באמצעות Docker לעקביות בין סביבות
- תזמור Kubernetes לקנה מידה וחוסן
- תמיכה בספקי ענן עיקריים (AWS, Google Cloud, Azure) וכן פריסה באתר
קוד פתוח בליבה#
המחויבות שלנו לקוד פתוח הולכת מעבר לרק להפוך את הקוד שלנו לזמין. תכננו את Octo.ai כדי למנף ולתרום למערכת האקולוגית של הקוד הפתוח:
- אינטגרציה עם ספריות למידת מכונה פופולריות בקוד פתוח כמו TensorFlow ו-PyTorch
- עיצוב מודולרי המאפשר תוספים והרחבות בתרומת הקהילה
- תיעוד מקיף ומדריכים לעידוד מעורבות הקהילה
אבטחה וציות#
בהתחשב באופי הרגיש של ניתוח נתונים, בנינו תכונות אבטחה חזקות ל-Octo.ai:
- הצפנה מקצה לקצה עבור נתונים בתנועה ובמנוחה
- בקרות גישה מדויקות ורישום ביקורת
- עזרי ציות לתקנות כמו GDPR ו-CCPA
חדשנות מתמשכת#
אחד ההיבטים המרגשים ביותר בבניית Octo.ai היה קצב החדשנות המהיר בתחום למידת המכונה. בנינו את תהליך הפיתוח שלנו להיות זריז ומגיב להתקדמויות חדשות:
- מחזורי שחרור קבועים עם תכונות ושיפורים חדשים
- תוכנית בטא לגישה מוקדמת ליכולות חדשניות
- שיתוף פעולה הדוק עם מוסדות אקדמיים כדי להישאר בחזית המחקר בלמידת מכונה
מבט קדימה#
בעוד אנו מתקדמים לשנת 2017, אנו נרגשים מהתכונות והשיפורים החדשים במפת הדרכים שלנו:
- יכולות NLP משופרות לניתוח טקסט
- תמיכה משופרת במודלים של למידה עמוקה
- הרחבת יכולות ה-AutoML שלנו לכסות יותר מקרי שימוש
המסע הטכני של Octo.ai משנת 2013 ועד עכשיו היה אחד של למידה מתמדת, חדשנות והתרגשות. בנינו פלטפורמה שאנחנו גאים בה מאוד, אחת שהופכת למידת מכונה מתקדמת לנגישה לעסקים מכל הגדלים.
בפוסט הבא שלי, אדון בהשפעה שהייתה ל-Octo.ai על קהילת למידת המכונה, בהכרה שקיבלנו, ובחזון שלנו לעתיד האנליטיקה ולמידת המכונה. המשיכו לעקוב!