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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
यह पहला चैप्टर बताएगा कि बिज़नेस को प्रोडक्शन में आपके मशीन लर्निंग मॉडलों की मॉनिटरिंग क्यों करनी चाहिए। आप आदर्श मॉनिटरिंग वर्कफ़्लो और उसमें शामिल स्टेप्स के बारे में सीखेंगे, साथ ही वे चुनौतियाँ भी समझेंगे जिनका सामना मॉनिटरिंग सिस्टम्स को प्रोडक्शन में करना पड़ सकता है।
चैप्टर 2 में, आप एक भरोसेमंद मॉनिटरिंग सिस्टम में परफ़ॉर्मेंस मॉनिटरिंग के बुनियादी महत्व को समझेंगे। हम रियल-वर्ल्ड प्रोडक्शन एनवायरनमेंट्स में आम चुनौतियों को एक्सप्लोर करेंगे, जैसे ग्राउंड ट्रुथ की उपलब्धता। चैप्टर के अंत तक, आप जानेंगे कि जब ग्राउंड ट्रुथ डेटा देर से मिलता है या अनुपस्थित होता है, तो परफ़ॉर्मेंस एस्टीमेशन एल्गोरिदम्स का उपयोग करके उन स्थितियों को कैसे संभालें।
अब जबकि आप प्रोडक्शन में covariate shift और concept drift की बुनियाद समझ चुके हैं, आइए थोड़ा और गहराई में जाएँ। इस चैप्टर के अंत में, आप रियल-वर्ल्ड परिदृश्यों में इन्हें डिटेक्ट और हैंडल करने के अलग-अलग तरीकों को जानेंगे।
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