ニューラルネットワークのバッチトレーニング中に、損失に振動があることに気づきます。モデルが確実に収束するように、モデルをどのように調整する必要がありますか？

あなたは、AIプラットフォームを使用する50人以上のデータサイエンティストからなる成長中のチームで働いています。クリーンでスケーラブルな方法でジョブ、モデル、およびバージョンを整理するための戦略を設計しています。どの戦略を選ぶべきですか？

計算コストの高い前処理操作を必要とするデータセットでモデルをトレーニングしました。予測時に同じ前処理を実行する必要があります。高スループットのオンライン予測のために、モデルをAlPlatformにデプロイしました。どのアーキテクチャを使用する必要がありますか？

あなたのチームは、何百万もの顧客が使用するグローバル銀行向けのアプリケーションを構築しています。3日後のcustomers1アカウントの残高を予測する予測モデルを作成しました。チームは、アカウントの残高が25ドルを下回る可能性がある場合にユーザーに通知する新機能で、結果を使用します。どのように予測を提供する必要がありますか？

企業の機械学習スペシャリストは、TensorFlowを使用して時系列予測モデルのトレーニング速度を向上させる必要があります。トレーニングは現在、単一のGPUマシンで実装されており、完了するまでに約23時間かかります。トレーニングは毎日実行する必要があります。
モデルの精度は許容範囲内ですが、同社はトレーニングデータのサイズが継続的に増加し、モデルを毎日ではなく1時間ごとに更新する必要があると予想しています。同社はまた、コーディングの労力とインフラストラクチャの変更を最小限に抑えたいと考えています。
機械学習スペシャリストは、将来の需要に合わせて拡張できるように、トレーニングソリューションに対して何をすべきですか？