āļ‚āđ‰āļēāļĄāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļŸāļĢāļĩ

MLOps āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āļ‚āļąāđ‰āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™3 āļŠāļĄ.

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš MLOps āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđāļĨāļ°āđāļ™āļ§āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđāļĨāļ°āļ‚āļĒāļēāļĒāļ‚āļ™āļēāļ”āđ„āļ”āđ‰

R3 āļŠāļĄ.āļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļ·āļ­āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļąāļāļŠāļĩāļŸāļĢāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google
āļŦāļĢāļ·āļ­
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­ āļ–āļ·āļ­āļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ° āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļē

āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĨāļēāļĒāļžāļąāļ™āđāļŦāđˆāļ‡

āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļŠāđˆāđ„āļŦāļĄ?

āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ â†’

āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

āļ„āđ‰āļ™āļžāļš MLOps āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āđāļĨāļ°āđāļ™āļ§āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļāļ‚āļ­āļ‡ MLOps āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļļāļ”āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āļĄāļēāđāļĢāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđāļĨāļ°āļ‚āļĒāļēāļĒāļ‚āļ™āļēāļ”āđ„āļ”āđ‰āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđ€āļ„āļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļģāļ”āđ‰āļ§āļĒāļĄāļ·āļ­āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ§āļĨāļēāļ™āļēāļ™ āđāļĨāļ°āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļŠāđˆāļ§āļ™āđƒāļŦāļāđˆāđ„āļĄāđˆāđ€āļ„āļĒāļ–āļđāļāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āđƒāļ™āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ• āļ”āđ‰āļ§āļĒ MLOps āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ‚āļĒāļēāļĒāļ‚āļ™āļēāļ”āđāļĨāļ°āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Machine Learning Operations āđƒāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āļŠāļ­āļ™āļ„āļļāļ“āļ§āđˆāļē MLOps āļ„āļ·āļ­āļ­āļ°āđ„āļĢ āđāļĨāļ°āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāđ‰āļēāļ§āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāđ€āļ›āđ‡āļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āđ€āļ•āđ‡āļĄāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš MLOps āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ āđāļĨāļ°āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ§āļīāļ˜āļĩāļŦāļĨāļĩāļāđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļœāļīāļ”āļžāļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡ MLOps āđāļĨāļ°āđ€āļŦāļ•āļļāđƒāļ”āļˆāļķāļ‡āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļīāđˆāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš āļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļĨāļ°āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļēāļĒāļāļēāļĢ

āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ§āļ‡āļˆāļĢāļŠāļĩāļ§āļīāļ• MLOps

āļ•āđˆāļ­āđ„āļ› āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ§āļ‡āļˆāļĢāļŠāļĩāļ§āļīāļ• MLOps āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļāļēāļĢ āđƒāļ™āļšāļ—āļ—āļĩāđˆ 3 āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āļŠāļļāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļ”āļđāđāļ™āļ§āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āđāļĨāļ°āļāļĢāļ“āļĩāļĻāļķāļāļĐāļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ™āļģ MLOps āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāđƒāļ™āđ‚āļĨāļāļˆāļĢāļīāļ‡āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļˆāļšāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļķāļāļ‹āļķāđ‰āļ‡āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš āļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļĨāļ°āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āđƒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ āđāļĨāļ°āļˆāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŠāđ‰āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļˆāļēāļāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āđāļĄāļŠāļŠāļĩāļ™āđ€āļĨāļīāļĢāđŒāļ™āļ™āļīāļ‡āļ•āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ„āļ”āđ‰

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢ

āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļĢāđˆāļēāļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

1

āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļ MLOps

āļšāļ—āđāļĢāļāļˆāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģ MLOps āđāļĨāļ°āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ§āđˆāļēāļ—āļģāđ„āļĄāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš āļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļĨāļ°āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™ machine learning āļŦāļĨāļēāļĒāļ•āļąāļ§āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļ™āļˆāļķāļ‡āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĄāļąāļ™ āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡ MLOps āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļ‚āļ™āļēāļ”āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļš āđāļĨāļ°āļŠāļēāđ€āļŦāļ•āļļāļ—āļĩāđˆ MLOps āļĒāļąāļ‡āļ„āļ‡āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļĒāļąāļ‡āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡ MLOps āļ—āļąāđ‰āļ‡āđƒāļ™āļĄāļīāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
2

āļ§āļ‡āļˆāļĢāļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡ MLOps

āđƒāļ™āļšāļ—āļ—āļĩāđˆāļŠāļ­āļ‡ āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļ‡āļˆāļĢāļŠāļĩāļ§āļīāļ• MLOps āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļŠāļēāđ€āļŦāļ•āļļāļ—āļĩāđˆāļāļēāļĢāļĄāļ­āļ™āļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļ•āđˆāļ­āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™ machine learning āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļŦāļ•āļļāđƒāļ”āļˆāļķāļ‡āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļķāļāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ machine learning āđƒāļŦāļĄāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
3

MLOps: āļˆāļēāļāļ—āļĪāļĐāļŽāļĩāļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļī

āđƒāļ™āļšāļ—āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄ āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļāđ‰āļēāļ§āļˆāļēāļāļ—āļĪāļĐāļŽāļĩāļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļī āđāļĨāļ°āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ machine learning āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļĒāļąāļ‡āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āđˆāļēāļ—āļĩāļĄ MLOps āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āđāļĨāļ°āļāđˆāļēāļĒāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļ‚āļ™āļēāļ” machine learning āđƒāļŦāđ‰āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
4

MLOps āđƒāļ™āđ‚āļĨāļāļˆāļĢāļīāļ‡

āļšāļ—āļŠāļļāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒāļˆāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡ MLOps āļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž āđ‚āļ”āļĒāļžāļđāļ”āļ–āļķāļ‡āđāļ™āļ§āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļœāļīāļ”āļžāļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļ„āļ§āļĢāļŦāļĨāļĩāļāđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡ āļˆāļēāļāļ™āļąāđ‰āļ™āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļĄāļšāļđāļĢāļ“āđŒāļ‚āļ­āļ‡ MLOps āđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ‚āļąāđ‰āļ™ āđāļĨāļ°āļ›āļīāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļĢāļ“āļĩāļĻāļķāļāļĐāļēāļˆāļēāļāļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļˆāļĢāļīāļ‡āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš āļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļĨāļ°āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™ machine learning āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļ
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
R

MLOps āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļˆāļšāđāļĨāđ‰āļ§

āļĢāļąāļšāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļĨāļ‡āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āđ€āļĨāļĒ

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒ DataCamp for Mobile

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” 5 āļ™āļēāļ—āļĩāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™