Ahogy folytatjuk visszatekintő utazásunkat az Octo.ai fejlesztésén keresztül, itt az ideje, hogy mélyen beleássuk magunkat azokba a technikai innovációkba, amelyek analitikai hipervizorunk játékváltóvá tették a gépi tanulás világában. 2013-tól 2016-ig csapatunk feszegette a lehetőségek határait az analitika és a gépi tanulás terén, létrehozva egy olyan platformot, amely egyszerre erőteljes és hozzáférhető.
Az analitikai hipervizor: Egy új paradigma#
Az Octo.ai középpontjában az “analitikai hipervizor” koncepciója áll. De mit is jelent ez pontosan, és hogyan forradalmasítja a vállalkozások gépi tanuláshoz való hozzáállását?
Absztrakciós réteg: Akárcsak egy hagyományos hipervizor a virtualizációban, az Octo.ai absztrakciós réteget biztosít az alapul szolgáló hardver/infrastruktúra és az analitikai/gépi tanulási munkaterhelések között.
Erőforrás-optimalizálás: Intelligensen osztja el a számítási erőforrásokat a különböző analitikai feladatok között, biztosítva az optimális teljesítményt és hatékonyságot.
Munkafolyamat-kezelés: Az Octo.ai komplex gépi tanulási munkafolyamatokat kezel, az adatok betöltésétől és előfeldolgozásától kezdve a modellek betanításáig és telepítéséig.
Platformfüggetlen: Akár helyben, akár a felhőben fut, az Octo.ai konzisztens felületet és élményt biztosít.
Kulcsfontosságú technikai jellemzők#
1. Elosztott számítási architektúra#
Az Octo.ai elosztott számítási architektúrára épül, lehetővé téve a hatalmas adathalmazok és komplex számítások hatékony kezelését. A főbb komponensek közé tartozik:
- Elosztott adattárolás olyan technológiákkal, mint az Apache Hadoop
- Elosztott feldolgozás Apache Spark segítségével
- Üzenetsorok az aszinkron feldolgozáshoz
2. Automatizált gépi tanulás (AutoML)#
Egyik legizgalmasabb innovációnk az AutoML képességünk:
- Automatizált jellemző kiválasztás és mérnöki munka
- Modellválasztás és hiperparaméter-hangolás
- Ensemble módszerek a pontosság javítására
3. Valós idejű analitikai motor#
Az Octo.ai nem csak kötegelt feldolgozásra alkalmas; kiváló a valós idejű analitikában is:
- Streamfeldolgozási képességek az élő adatok elemzéséhez
- Alacsony késleltetésű modellkiszolgálás valós idejű előrejelzésekhez
- Dinamikus modellfrissítések a beérkező adatok alapján
4. Rugalmas adatintegráció#
Az Octo.ai-t a lehető legrugalmasabbra építettük az adatforrások tekintetében:
- Támogatás strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatokhoz
- Csatlakozók népszerű adatbázisokhoz, adattárházakhoz és felhőalapú tárolási szolgáltatásokhoz
- API-alapú adatbetöltés egyedi adatforrásokhoz
5. Fejlett vizualizáció és jelentéskészítés#
Az adatokból nyert betekintések csak akkor értékesek, ha érthetőek. Ezért fektettünk sokat a vizualizációba:
- Interaktív irányítópultok az adatok és modelleredmények felfedezéséhez
- Testreszabható jelentéskészítő eszközök
- Jegyzetfüzetek támogatása (pl. Jupyter) adattudósok számára
Felhőnatív és felhőagnosztikus#
Az Octo.ai egyik kulcsfontosságú tervezési elve a felhőnatív architektúra, párosítva a felhőagnosztikus megközelítéssel:
- Konténerizált telepítés Docker segítségével a konzisztencia érdekében különböző környezetekben
- Kubernetes orkesztráció a skálázhatóság és rugalmasság érdekében
- Támogatás a főbb felhőszolgáltatókhoz (AWS, Google Cloud, Azure), valamint helyi telepítéshez
Nyílt forráskód a középpontban#
Nyílt forráskódú elkötelezettségünk túlmutat azon, hogy egyszerűen elérhetővé tesszük a kódunkat. Az Octo.ai-t úgy terveztük, hogy kihasználja és hozzájáruljon a nyílt forráskódú ökoszisztémához:
- Integráció népszerű nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtárakkal, mint a TensorFlow és a PyTorch
- Moduláris tervezés, amely lehetővé teszi a közösség által hozzáadott bővítményeket és kiterjesztéseket
- Átfogó dokumentáció és oktatóanyagok a közösségi részvétel ösztönzésére
Biztonság és megfelelőség#
Tekintettel az adatelemzés érzékeny természetére, robusztus biztonsági funkciókat építettünk az Octo.ai-ba:
- Végpontok közötti titkosítás az adatok átvitele és tárolása során
- Finomhangolt hozzáférés-vezérlés és auditálási naplózás
- Megfelelőségi segédeszközök olyan szabályozásokhoz, mint a GDPR és a CCPA
Folyamatos innováció#
Az Octo.ai építésének egyik legizgalmasabb aspektusa a gépi tanulás területén tapasztalható gyors ütemű innováció volt. Fejlesztési folyamatunkat úgy strukturáltuk, hogy agilis és fogékony legyen az új fejlesztésekre:
- Rendszeres kiadási ciklusok új funkciókkal és fejlesztésekkel
- Béta program a legújabb képességek korai hozzáféréséhez
- Szoros együttműködés akadémiai intézményekkel, hogy a gépi tanulás kutatásának élvonalában maradjunk
Előretekintés#
Ahogy haladunk előre 2017-ben, izgatottak vagyunk az új funkciók és fejlesztések miatt, amelyek a tervünkben szerepelnek:
- Fejlesztett NLP képességek szöveges elemzéshez
- Javított támogatás mély tanulási modellekhez
- AutoML képességeink bővítése több felhasználási eset lefedésére
Az Octo.ai technikai útja 2013-tól mostanáig folyamatos tanulás, innováció és izgalom jegyében telt. Olyan platformot építettünk, amelyre rendkívül büszkék vagyunk, és amely elérhetővé teszi a fejlett gépi tanulást minden méretű vállalkozás számára.
Következő bejegyzésemben az Octo.ai gépi tanulási közösségre gyakorolt hatásáról, az elismerésekről, amelyeket kaptunk, és az analitika és gépi tanulás jövőjével kapcsolatos víziónkról fogok beszélni. Maradjanak velünk!