फीचर selection

मशीन लर्निंग में उपयोग होने वाली फीचर selection तकनीक का एक उदाहरण क्या है?

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

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यह चैप्टर आपको वे कौशल और ज्ञान देगा जिनकी मदद से आप अपने मशीन लर्निंग मॉडलों को रिसर्च और डेवलपमेंट चरण से प्रोडक्शन एनवायरनमेंट में ले जा सकें। आप सीखेंगे कि रिसर्च प्रोटोटाइप से एक भरोसेमंद, स्केलेबल और मेंटेन करने योग्य सिस्टम तक जाने की प्रक्रिया क्या है।

Exercise 1: MLOps मानसिकता अपनाना Exercise 2: MLOps का एक प्रमुख पहलू क्या है?Exercise 3: टेक्निकल डेट क्या है?Exercise 4: रखरखाव योग्य ML कोड लिखना Exercise 5: Version control Exercise 6: कोड संगठन Exercise 7: प्रभावी ML डॉक्यूमेंटेशन लिखना Exercise 8: लेबलिंग विधियों का डॉक्यूमेंटेशन क्यों करें?Exercise 9: MLOps की बेहतरीन प्रैक्टिसेज

इस चैप्टर में, आप मशीन लर्निंग में पुनरुत्पादकता (reproducibility) के महत्व के बारे में सीखेंगे और यह भी कि समय के साथ अपने मॉडलों को पुनरुत्पादक और विश्वसनीय कैसे बनाए रखें। आप विभिन्न तकनीकों और सर्वोत्तम प्रथाओं का अन्वेषण करेंगे जिनका उपयोग करके आप मॉडलों की पुनरुत्पादकता सुनिश्चित कर सकते हैं।

Exercise 1: पुनरुत्पादन योग्य प्रयोग डिज़ाइन करना Exercise 2: ML reproducibility Exercise 3: Reproducibility और Reliability के मुख्य पहलू पहचानना Exercise 4: Reliability एलिमेंट्स को सॉर्ट करना Exercise 5: Reproducibility के पहलू और Documentation Practices को सॉर्ट करना Exercise 6: फीचर इंजीनियरिंग Exercise 7: Feature Engineering के Goals और Techniques को वर्गीकृत करना Exercise 8: डेटा मैनिपुलेशन और ट्रांसफ़ॉर्मेशन तकनीकों की पहचान Exercise 9: फीचर selection

वर्तमान अभ्यास

Exercise 10: डेटा और मॉडल वर्ज़निंग Exercise 11: Model store Exercise 12: प्रशिक्षण डेटा का वर्ज़निंग Exercise 13: Reproducibility सुनिश्चित करना

चैप्टर 3 में, आप मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रोडक्शन एनवायरनमेंट में डिप्लॉय करने से जुड़ी विभिन्न चुनौतियों की जाँच करेंगे। आप प्रोडक्शन में ML मॉडल डिप्लॉय करने के अलग-अलग अप्रोच के बारे में सीखेंगे और प्रोडक्शन में ML मॉडलों की मॉनिटरिंग और मेंटेनेंस की रणनीतियाँ समझेंगे।

Exercise 1: ML मॉडलों की पैकेजिंग Exercise 2: Serialization और containerization का लक्ष्य Exercise 3: मॉडल पैकेजिंग का क्रम Exercise 4: स्केलेबिलिटी Exercise 5: स्केलिंग Exercise 6: मॉडल जटिलता Exercise 7: स्केलिंग तकनीकों का वर्गीकरण Exercise 8: Automation (स्वचालन)Exercise 9: Continuous Delivery के फायदे Exercise 10: CI/CD के चरण Exercise 11: ML मॉडलों को प्रोडक्शन में लगाना

अंतिम चैप्टर में, आप मशीन लर्निंग पाइपलाइनों का टेस्ट करने के विभिन्न तरीकों के बारे में सीखेंगे और यह सुनिश्चित करेंगे कि वे अपेक्षा के अनुसार प्रदर्शन करें। आप ML पाइपलाइनों के टेस्टिंग के महत्व को समझेंगे और पाइपलाइनों के टेस्टिंग और वैलिडेशन की तकनीकें सीखेंगे।

Exercise 1: मॉडल की विश्वसनीयता Exercise 2: ML पाइपलाइन रेडीनेस और स्टेलनेस के लिए टेस्टिंग स्ट्रैटेजी की श्रेणीकरण Exercise 3: Machine Learning Pipelines में Model Staleness से निपटना Exercise 4: डेटा का परीक्षण Exercise 5: सही टेस्ट चुनना Exercise 6: Consistency check Exercise 7: मॉडलों का परीक्षण Exercise 8: कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू की भविष्यवाणी Exercise 9: Fairness को वर्गीकृत करना Exercise 10: मशीन लर्निंग पाइपलाइनों का परीक्षण Exercise 11: बधाई हो!