Los problemas de escalabilidad en las aplicaciones de IA

19-Sep-2024

Recientemente, la mitad de las empresas cuenta con la tecnología de Inteligencia Artificial para manejar la calidad de dato. Esta herramienta puede usar para conseguir los resultados de inversiones, también para legar las estrategias o establecer los objetivo a largo plan rápidamente. La Escalable IA  relacionada con como los modelos de dato, infraestructura, algoritmos son poder de aumentar y disminuir su complexidad, velocidad o el tamaño en escala en orden de manejar los requisitos de la situación.

Sin embargo, hay algún problema también de escalabilidad en las aplicaciones de IA. Aquí se encuentra información necesaria de explorar como Escalable IA funciona, incluye los problemas de su implementación. 

¿Que es Escalable Inteligencia Artificial? 

Escalable Inteligencia Artificial se refiere a la habilidad de modelos de datos, infraestructura y los algoritmos para ajustar su complexidad, velocidad o el tamaño para manejar diferentes requisitos conveniente. Como la aumenta de continuar con almacenamiento de dato, también los recursos de ordenador, los modelos de IA puede crear con billones parámetros. Estos modelos de IA ayuda en para abordar complicado, los problemas de gran alcance, cada cosa de controlar los brotes de enfermedades durante la pandemia para abordar las amenazas en línea. Es muy ayudarle para extraer el valor de gran conjunto de datos e identificar los patrones o tendencias que será difícil para humano para identificar. 

Hay tres características que hace el sistema Escalable: 

Escalabilidad administrativa: es el sistema que permanecer manejable, incluso cuando lo cuenta con en muchas organizaciones.

Escalabilidad geográfica: este sistema puede retener su utilidad y usabilidad a pesar de distancia física dentro usuarios y recursos. 

Escalabilidad de la carga: es el sistema conectado al software que puede aumentar la velocidad de rendimiento con consideración al poder el ordenador. 

¿Qué son los problemas encuentra de Escalabilidad en las aplicaciones de IA? 

Complexo dato 

Para entrenar los modelos de aprendizaje automático, usted necesita millones registros adecuados. Hay problemas de dato y el problema de previsibilidad que consiguen mezclado. Consigue el conjunto de dato relevante y contexto no es una tarea fácil. Cuando tiene el sistema tradicional de dato, los cientos de datos pasar mayoría de su tiempo en limpiar y manejar el dato. Usted necesita el sistema fuerte de gobernanza y el sistema de data catalogan, así que hay transferencia de dato. Si mucha complexidad de dato, entonces el costo de tener el modelo de aprendizaje automático disminuir del paso del tiempo. 

Rendimiento técnico 

Usualmente, el algoritmo de IA requiere el procesamiento de ordenador que es muy intensivo. Lo incluye análisis estáticos, manipulación de matrices y álgebra lineal. Para conseguir el resultado, usted tiene que calcular muchas veces. Como es mencionada en este artículo que una gran cantidad de puntos de dato es requiere para funcionar IA, lo significa que los requisiticos de rendimiento y la habilidad del procesamiento de ordenador de sistema de IA es inmenso. El rendimiento técnico de sistema de IA es crítica. Durante las etapas iniciales de hacer el sistema de IA, usted solo será trabajar en subconjunto de dato. En esta etapa, el recurso de ordenador que requiere es menos, pero en el progreso, el requisito se ha convertido exponencial. Si el rendimiento no son muy, entonces puede representar buena durante las pruebas, pero en las condiciones reales, no funciona correctamente.

La seguridad de dato y gobernanza

Oto problema que enfrena el sistema de IA/ Aprendizaje automática durante escalabilidad es el problema de seguridad de dato. Cuando encuentra los problemas de seguridad frecuentemente, lo afecta la organización. La posibilidad de asegurar el dato de cliente es a través de implementar una fuerte ciberseguridad. Desafortunadamente, la característica de ciberseguridad no es aplicable en el sistema de IA. Cuando hace el sistema de IA, usted necesita hacer la cuenta de seguridad y privacidad también. IA trata a salvar los conjuntos de datos, pero hay posibilidad de riesgo y seguridad también. Aunque el dato seguro, cuando mezcla con él otros datos, puede causar problema serio a la organización. 

Comportamiento inesperado

Si es nuevo usuario de solución de IA, es posible que usted encuentra las consultas que no ocurre durante el proceso de las pruebas. Las consultas ocurre debido a naturaleza volátil de los cambios dentro del sistema de aprendizaje automático/ aprendizaje máquina. Pero estas consultas significa que el sistema de aprendizaje automatice/ aprendizaje máquina ha mejorado y el algoritmo es más adecuado. Una importante consulta que cada sistema de aprendizaje máquina encuentra es subir de escenario que puede considerar difícil técnicamente. En enfoque debe ser en desarrollar las opciones de contingencia que puede abordar las inesperadas. 

¿Qué es la escalabilidad en la IA? Problemas de escalabilidad en las aplicaciones de IA