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小さな機械学習 Web アプリケーションを想像してみてください。

users submit the subject of a news atrticle
server would tell what category(e.g. sport or politics) it belongs to
if the server answered wrongly, user can submit a correct category

ほとんどの機械学習アルゴリズムは、モデルを段階的に改善できるように、状態を記憶する必要があります。サーバーがリクエストを受け取るたびにモデルを再計算するのは非常に非効率的です。

しかし、Web アプリケーションはステートレス モデルに基づいています。唯一の永続層はデータベースです。では、これらの非ステートレス モデルを Web アプリケーションに実装するにはどうすればよいでしょうか。内部状態をシリアル化してデータベースに保存するのがベスト プラクティスですか?

ところで、私は使用してRailsいますが、ほとんどの Web フレームワークはステートレスだと思います。

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Web はステートレスであるため、Web フレームワークもステートレスであることは理にかなっています。そのため、状態をサーバーのどこかに保存する必要があります。良い候補はデータベースです。多くの Web サイトには大規模なデータベースがあるため、機械学習アルゴリズムの多くの状態をデータベースに保存しても問題はありません。

于 2012-05-22T18:33:23.003 に答える