प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

आज की मशीन लर्निंग-संबंधी सामग्री का बड़ा हिस्सा मॉडल प्रशिक्षण और पैरामीटर ट्यूनिंग पर केंद्रित है, लेकिन 90% प्रयोगात्मक मॉडल कभी प्रोडक्शन तक नहीं पहुँचते, मुख्यतः इसलिए क्योंकि उन्हें लंबे समय तक टिकने के लिए नहीं बनाया गया था। इस पाठ्यक्रम में, आप देखेंगे कि मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग मानसिकता से MLOps (मशीन लर्निंग ऑपरेशंस) मानसिकता की ओर अपना दृष्टिकोण बदलने से आप अपने मॉडलों को उनकी पूरी क्षमता तक प्रशिक्षित, दस्तावेज़ित, बनाए रख और स्केल कर सकेंगे।

आसानी से प्रयोग करें और दस्तावेज़ित करें

एमएल मॉडल्स के साथ प्रयोग करना अक्सर आनंददायक होता है, लेकिन इसमें काफी समय लग सकता है। यहाँ, आप सीखेंगे कि इस प्रक्रिया को तेज़ करने के लिए पुनरुत्पादनीय प्रयोग कैसे डिज़ाइन किए जाएँ, साथ ही अपने और अपनी टीम के साथियों के लिए दस्तावेज़ीकरण लिखते हुए, ताकि पाइपलाइन पर भविष्य का काम बेहद आसान हो जाए।

प्रोडक्शन के लिए MLOps मॉडल बनाएं

आप उत्पादन के लिए मॉडलों और परिवेशों दोनों को पैकेज करने और सीरियलाइज़ करने के सर्वोत्तम अभ्यास सीखेंगे, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मॉडल यथासंभव लंबे समय तक चलें।

अपने ML पाइपलाइनों को स्केल करें और स्वचालित करें

मॉडल और डेटा की जटिलता तथा निरंतर स्वचालन को ध्यान में रखकर, आप सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपके मॉडल उत्पादन उपयोग के लिए स्केल किए जाएंगे और पलक झपकते ही उनकी निगरानी और तैनाती की जा सकेगी।

इस पाठ्यक्रम को पूरा करने के बाद, आप ऐसे मशीन लर्निंग मॉडल डिज़ाइन और विकसित कर सकेंगे जो उत्पादन के लिए तैयार हों और समय के साथ उन्हें लगातार बेहतर बना सकें।