Uw algoritme is een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) met vijf lagen, ontworpen voor gestructureerde data met 5 miljoen rijen en 20 kenmerken. Hoewel CNNs traditioneel worden gebruikt voor beeld- en patroonherkenning, kan het ook toegepast worden op gestructureerde data, afhankelijk van de architectuur en gegevensvoorbewerking. Analyseren van schaalbaarheid en efficiëntie: 1. Datasetgrootte en kenmerken: - Grote dataset (5 miljoen rijen) vereist aanzienlijke rekencapaciteit en geheugen. - 20 kenmerken per rij zorgen voor een relatief lage inputdimensie, wat gunstig is voor verwerkingstijd. 2. Huidige prestatieproblemen: - Training duurt uren bij verdubbeling van de dataset, wat wijst op niet-lineaire schaalprobleem (bijvoorbeeld O(n^2) of hogere complexiteit). - Dit duidt op inefficiënt gebruik van resources of suboptimale architectuur. 3. Vereiste voor schaalbaarheid: - Responstijd onder 30 seconden vereist significante optimalisaties en mogelijk hardware- of architectuurveranderingen. Aanbevelingen voor verbetering: 1. Modelarchitectuur: - Overweeg om de complexiteit van het CNN te verminderen of te vervangen door efficiëntere modellen (zoals deep fully connected netwerken of gradient boosting voor gestructureerde data). - Gebruik van diepte- en breedteoptimalisatie om overfitting en trainingstijd te verminderen. 2. Data verwerking: - Pas data-voorbewerking toe zoals sampling, mini-batching, en datadownsampling om de dataset te verkleinen tijdens training. 3. Hardware en parallelisatie: - Implementeer training op GPU's of TPU's voor snellere verwerking. - Gebruik distributed training (bijvoorbeeld via TensorFlow Distributed of PyTorch DDP) om de workload over meerdere machines te verdelen. 4. Algoritmische optimalisaties: - Gebruik efficiënte optimalisatie-algoritmen (zoals Adam of AdaGrad) en learning rate schedules. - Pas early stopping toe om onnodige epochs te vermijden. 5. Data- en modelmanagement: - Gebruik caching en geheugenbeheer om data-overdracht te minimaliseren. - Overweeg model quantisatie of pruning voor snellere inferentie. 6. Responstijd onder 30 seconden: - Focus op inference-optimalisaties: model comprimeren, batch inference, en gebruik van geoptimaliseerde inference engines (zoals TensorRT). - Zorg voor een snelle infrastructuur, bijvoorbeeld via GPU-acceleratie en geoptimaliseerde serving-omgevingen. Kortom, het verbeteren van schaalbaarheid en efficiëntie vereist een combinatie van modeloptimalisatie, hardwaregebruik, en geavanceerde databeheerstrategieën om te voldoen aan de responstijdvereisten en de groei van de dataset.

Op basis van uw beschrijving zie ik enkele fundamentele uitdagingen en mogelijke oplossingsrichtingen: **Kernprobleemanalyse:** - U gebruikt een Convolutioneel Neuraal Netwerk (CNN) voor gestructureerde tabulaire data (20 kolommen), wat suboptimaal is - CNNs zijn ontworpen voor ruimtelijke/beelddata, niet voor gestructureerde tabulaire data - Bij verdubbeling van data (naar 10M rijen) loopt de trainingsexponentieel op **Aanbevolen architectuurwijzigingen:** 1. **Switch naar Gradient Boosting** (XGBoost, LightGBM, CatBoost) - Uitstekend voor tabulaire data - Betere schaalbaarheid voor grote datasets - Snellere trainingstijden 2. **Of gebruik Feedforward DNN** met: - Dense layers i.p.v. convolutionele layers - Batch normalization - Dropout layers voor regularisatie **Schaalbaarheidsoptimalisaties:** **Data-optimalisatie:** - Implementeer data streaming i.p.v. alles in memory laden - Gebruik parquet/formaat i.p.v. CSV - Feature engineering vooraf uitvoeren **Infrastructuur:** - Distributed training (Horovod, TensorFlow Distributed) - GPU-acceleratie (NVIDIA RAPIDS voor XGBoost) - Memory mapping technieken **Training optimalisatie:** - Mini-batch gradient descent - Early stopping implementeren - Learning rate scheduling - Model quantization na training **Voor responstijd <30 seconden:** - Model export naar TensorRT/ONNX formaat - Inference batch processing implementeren - Memory-efficiente datastructuren gebruiken - Parallelle verwerking met Dask of Ray **Concrete stappen:** 1. Evalueer switch naar LightGBM/XGBoost 2. Implementeer incrementeel learning 3. Optimaliseer hyperparameters voor snelheid 4. Gebruik profiler tools om bottlenecks te identificeren Wilt u dat ik dieper inga op een specifiek aspect van deze aanbevelingen?