Scegliere tra modelli di apprendimento automatico pre-fatti e personalizzati: quale si adatta meglio alle vostre esigenze?
Nel campo dell'apprendimento automatico, esistono due approcci principali per lo sviluppo del modello: quelli "chiavi in mano" (OTS) e quelli su misura. Ciascuno di questi approcci offre vantaggi unici e la scelta tra i due dipende da vari fattori.
Un modello "chiavi in mano" (OTS) è un modello preconfezionato, preaddestrato e preottimizzato o un'API per un compito specifico. Questi modelli, come i servizi cognitivi di Azure e Amazon Rekognition, Amazon Comprehend e Amazon SageMaker JumpStart, possono ridurre significativamente i tempi e i costi di sviluppo. Sono particolarmente utili per progetti in campo verde o di prova del concetto, poiché consentono di ottenere risultati rapidi anche in assenza di propri dati. Per le startup, un servizio OTS può fornire una prova del concetto fin dalle prime fasi e tagliare i costi.
Le soluzioni OTS in produzione riducono anche la necessità di mantenere il modello, poiché molti servizi OTS offrono funzionalità pronte per la produzione. Tuttavia, potrebbero non adattarsi perfettamente all'uso specifico dell'utente e in tali casi potrebbe essere necessario un modello su misura.
La costruzione di modelli di apprendimento automatico su misura può essere impegnativa, specialmente in ambiti come l'ingegneria delle caratteristiche, l'ottimizzazione e la produzione. Tuttavia, un modello su misura offre maggiori controlli sulla privacy del modello, poiché i dati non vengono trasmessi attraverso il sistema di un provider di servizi. Se l'uso specifico dell'utente è leggermente diverso o non coperto dal servizio OTS, potrebbe essere necessario creare un modello su misura.
I modelli su misura possono anche superare rapidamente un modello OTS quando quest'ultimo non si adatta bene e deve essere adattato a forza. Inoltre, con i modelli su misura, è possibile applicare tecniche all'avanguardia prima di attendere che i provider di servizi le implementino. Tuttavia, l'infrastruttura e la manutenzione possono rappresentare una sfida quando si passa a un modello su misura in produzione.
L'evaluazione dei progetti per il lancio iniziale di un modello OTS può accelerare le cose e rendere felici i responsabili, consentendo di dedicare tempo non interrotto al nuovo modello su misura. Se un modello ha successo, la scalabilità diventa un problema e deve essere pianificata fin dall'inizio per evitare di dover ricostruire il modello in seguito.
In Germania, aziende come InterSystems offrono modelli di apprendimento automatico "chiavi in mano" consegnati tramite piattaforme cloud, in partnership con i principali provider di cloud come AWS, Azure e Google Cloud. La maggior parte dei sistemi di apprendimento automatico richiede un esperto di materia e un esperto di apprendimento automatico, con sfide interdisciplinari uniche.
In conclusione, la scelta di utilizzare un modello "chiavi in mano" o su misura dipende dal progetto, dalle risorse dell'azienda e dai dati disponibili. Entrambi gli approcci hanno i loro meriti e una valutazione attenta dei requisiti del progetto può condurre alla scelta ottimale per un progetto di apprendimento automatico di successo.
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