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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस शुरुआती अध्याय में, आप किसी भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के बुनियादी चरणों से गुजरेंगे: एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग यूज़ केस डिज़ाइन करना, एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस, और डेटा प्रिपरेशन। अध्याय के अंत तक, आपके पास मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के शुरुआती चरणों की ठोस समझ होगी — यूज़ केस को कल्पित करने से लेकर आगे की प्रोसेसिंग और मॉडल ट्रेनिंग के लिए डेटा तैयार करने तक।
यह अध्याय मॉडल ट्रेनिंग और इवैल्युएशन की ज़रूरी प्रक्रियाओं में गहराई से जाता है। इसमें चार व्यापक लेसन शामिल हैं, जो फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल ट्रेनिंग, एक्सपेरिमेंट लॉगिंग, और मॉडल इवैल्युएशन के अलग-अलग पहलुओं पर केंद्रित हैं।
यह अध्याय मॉडल डिप्लॉयमेंट के आवश्यक तत्वों पर केंद्रित है, जो मशीन लर्निंग लाइफसाइकल का एक अहम चरण है। टेस्टिंग से शुरू होकर, अध्याय आर्किटेक्चरल कॉम्पोनेंट्स तक बढ़ता है, खासकर फीचर स्टोर्स और मॉडल रजिस्ट्रीज़ पर फ़ोकस के साथ। इसके बाद हम पैकेजिंग और कंटेनराइज़ेशन के क्षेत्र में गहराई से जाएँगे। अध्याय का समापन कंटीन्युअस इंटीग्रेशन और कंटीन्युअस डिप्लॉयमेंट (CI/CD) के ओवरव्यू के साथ होता है।
अंतिम अध्याय में, आप मॉडल मॉनिटरिंग की बारीकियों को समझेंगे, जो मशीन लर्निंग लाइफसाइकल का एक महत्वपूर्ण चरण है।
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