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Q：
機械学習プロジェクト環境にコンテナー化はどのようにすればよいのでしょうか？
A：
一部の企業は、プラットフォームとソフトウェア環境の観点からコンテナー設定が提供する利点のいくつかに基づいて、機械学習プロジェクトのコンテナー化に移行しています。
機械学習は複雑です。アルゴリズム自体が、データに対して非常に詳細で複雑なアクションを多数実行します。ただし、価値命題は、ある意味では非常に単純です。機械学習アルゴリズムは、ストレージ環境からのデータを処理します。
コンテナの使用には、エンジニアがデータを機械学習環境に配置する方法と、アルゴリズムがどのように機能するかが含まれます。
エンジニアは、コンテナ仮想化を使用して、データを格納するか、アルゴリズムを実行するコードを展開できます。コンテナはデータに役立ちますが、主な利点はおそらく、アルゴリズムコードを格納するために使用することです。
コンテナアーキテクチャは、自己完結型のアプリとコードベースを特徴としています。各コンテナは独自のオペレーティングシステムクローンを取得し、その中に存在するアプリまたはコード関数セットの完全なオペレーティング環境を取得します。
その結果、各コンテナにある個々のアプリ、マイクロサービス、またはコードベースは、非常に多様な方法で展開できます。異なるプラットフォームおよび異なる環境に展開できます。
ここで、さまざまなアルゴリズムが反復的な方法でさまざまなデータを処理する必要がある機械学習プロジェクトを立ち上げようとしているとします。クロスプラットフォームの課題、依存関係の問題、またはベアメタル展開が困難な状況に対処することにうんざりしている場合は、コンテナがソリューションになります。
基本的に、コンテナはコードをホストする方法を提供します。専門家は、良い結果を得るために、保存されたデータに対してコンテナを展開することについて話します。
「（アプリ）は、移植やテストをほとんど必要とせずに、任意の数のプラットフォームで組み合わせることができます」と、David Linthicum氏はTechBeaconの記事で、機械学習プロジェクトのコンテナーの価値について説明しています。 、高度に分散された環境で動作し、これらのコンテナをアプリケーションが分析しているデータの近くに配置できます。」
Linthicumはさらに、機械学習サービスをマイクロサービスとして公開することについて話します。これにより、コンテナベースかどうかに関係なく、外部アプリケーションは、アプリケーション内でコードを移動することなく、いつでもこれらのサービスを活用できます。
非常に基本的な意味で、コンテナの展開とは、機械学習プログラムの機能をより適応可能にすること、つまり、サイロや不要な接続を排除すること、そして再び依存関係を排除することです。無駄のない平均的な機械学習プロジェクトでは、アルゴリズムまたはアプリケーションまたは機能の個々の部分がコンテナ内に収容されている場合、これらの自己完結型の部分をマイクロ管理し、それに応じて複雑な機械学習製品プロジェクトを作成するのは簡単です。