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Python में मशीन लर्निंग मॉनिटरिंग
उन्नतकौशल स्तर
अपडेट किया गया 05/2025
PythonMachine Learning3 घंटे11 वीडियो38 अभ्यास2,800 XP4,070उपलब्धि का प्रमाण पत्र
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Python में अपने ML मॉडल्स की निगरानी करना सीखें
मशीन लर्निंग मॉडलों की निगरानी आपके मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स की दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित करती है। मॉनिटरिंग बहुत जटिल हो सकती है, हालांकि, ऐसे Python पैकेज हैं जो हमें यह समझने में मदद करते हैं कि हमारे मॉडल कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं, कौन-सा डेटा बदल गया है जिससे प्रदर्शन में गिरावट आई हो सकती है, और हमें संकेत देते हैं कि अपने मॉडलों को फिर से सही दिशा में लाने के लिए हमें क्या करना चाहिए। यह पाठ्यक्रम Python में एक बुनियादी मॉनिटरिंग सिस्टम बनाने के लिए आपको जो कुछ भी जानना आवश्यक है, उसे कवर करता है, लोकप्रिय मॉनिटर पैकेज nannyml का उपयोग करते हुए।इष्टतम मॉनिटरिंग वर्कफ़्लो को समझें
मॉडल मॉनिटरिंग केवल प्रोडक्शन में मॉडल प्रदर्शन की गणना करने तक सीमित नहीं है। दुर्भाग्यवश, यह इतना आसान नहीं है। खासकर जब लेबल मिलना मुश्किल हो। यह पाठ्यक्रम आपको इष्टतम मॉनिटरिंग वर्कफ़्लो के बारे में सिखाएगा। यह सुनिश्चित करेगा कि आप हमेशा मॉडल विफलताओं को पकड़ें, अलर्ट थकान से बचें, और समस्या के मूल कारण तक जल्दी पहुँचें।मॉडल प्रदर्शन समस्याओं के मूल कारण का पता लगाना सीखें
मॉडल मॉनिटरिंग का एक और महत्वपूर्ण घटक रूट कॉज़ एनालिसिस है। यह पाठ्यक्रम मॉडल प्रदर्शन समस्याओं के मूल कारण तक पहुँचने के लिए डेटा ड्रिफ्ट डिटेक्शन तकनीकों का उपयोग कैसे करें, इस पर गहराई से चर्चा करेगा। आप सीखेंगे कि मॉडल समस्याओं के संभावित मूल कारणों का पता लगाने के लिए एकविविध और बहुविविध दोनों डेटा ड्रिफ्ट डिटेक्शन तकनीकों का उपयोग कैसे करें।पूर्व आवश्यकताएं
Monitoring Machine Learning Concepts1
डेटा तैयारी और प्रदर्शन आकलन
इस अध्याय में, आप NannyML लाइब्रेरी और इसकी बुनियादी क्षमताओं से परिचित होंगे। सबसे पहले, आप कच्चे डेटा को तैयार करके रेफ़रेंस और एनालिसिस सेट बनाने की प्रक्रिया सीखेंगे, जो प्रोडक्शन मॉनिटरिंग के लिए तैयार हों। एक व्यावहारिक उदाहरण के रूप में, आप न्यूयॉर्क की टैक्सी राइड्स के लिए टिप अमाउंट की भविष्यवाणी की जाँच करेंगे। अध्याय के अंत में, आप NannyML का उपयोग करके टिप प्रेडिक्शन मॉडल के प्रदर्शन का अनुमान लगाना भी सीखेंगे।
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प्रदर्शन मॉनिटरिंग और व्यावसायिक मूल्य
इस अध्याय में, आप उन realized performance कैलकुलेटरों से परिचित होंगे जिनका उपयोग तब किया जाता है जब ग्राउंड ट्रुथ उपलब्ध हो जाती है। आप परिणामों को हैंडल करने की उन्नत विधियों के बारे में जानेंगे, जिनमें फ़िल्टरिंग, प्लॉटिंग, उन्हें डेटा फ्रेम्स में बदलना, चंकिंग, और कस्टम थ्रेशहोल्ड सेट करना शामिल है। अंत में, आप इस ज्ञान का उपयोग होटल बुकिंग डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल के व्यावसायिक मूल्य की गणना करने में करेंगे।
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रूट कॉज़ विश्लेषण और समस्या समाधान
होटल बुकिंग मॉडल में प्रदर्शन में गिरावट का पता लगाने के बाद, अब आप सीखेंगे कि उसके पीछे के मूल कारण को कैसे पहचानें। इस अध्याय में, आप मल्टीवेरिएट और यूनिवेरिएट ड्रिफ्ट डिटेक्शन विधियों से परिचित होंगे। आप डेटा क्वालिटी से जुड़ी समस्याएँ पहचानना और पाए गए मूल मुद्दों को कैसे संबोधित करना है, यह भी सीखेंगे।
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