मशीन लर्निंग में मॉडल परिनियोजन क्या है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

मॉडल परिनियोजन क्या है ? तैनाती वह तरीका है जिसके द्वारा आप एकीकृत करते हैं a मशीन लर्निंग मॉडल डेटा के आधार पर व्यावहारिक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए मौजूदा उत्पादन वातावरण में।

इसी तरह, लोग पूछते हैं, मशीन लर्निंग मॉडल कैसे तैनात किए जाते हैं?

तैनाती का मशीन लर्निंग मॉडल , या बस, डाल मॉडल उत्पादन में, का अर्थ है अपना बनाना मॉडल आपके अन्य व्यवसाय प्रणालियों के लिए उपलब्ध है। द्वारा परिनियोजन मॉडल , अन्य प्रणालियाँ उन्हें डेटा भेज सकती हैं और उनकी भविष्यवाणियाँ प्राप्त कर सकती हैं, जो बदले में कंपनी सिस्टम में वापस आ जाती हैं।

इसी तरह, आप एक एमएल मॉडल को उत्पादन में कैसे तैनात करते हैं? करने के लिए विकल्प तैनाती आपका उत्पादन में एमएल मॉडल एक तैनात करने का तरीका आपका एमएल मॉडल है, बस प्रशिक्षित और परीक्षण बचाओ एमएल मॉडल (sgd_clf), एक उचित प्रासंगिक नाम (जैसे mnist) के साथ, कुछ फ़ाइल स्थान पर उत्पादन मशीन। उपभोक्ता इसे पढ़ (पुनर्स्थापित) कर सकते हैं एमएल मॉडल फ़ाइल (mnist.

यहाँ, मॉडल परिनियोजन क्या है?

मॉडल परिनियोजन . इसकी अवधारणा तैनाती डेटा विज्ञान में a. के अनुप्रयोग को संदर्भित करता है आदर्श एक नए डेटा का उपयोग करके भविष्यवाणी के लिए। आवश्यकताओं के आधार पर, तैनाती चरण एक रिपोर्ट तैयार करने जितना आसान हो सकता है या दोहराने योग्य डेटा विज्ञान प्रक्रिया को लागू करने जितना जटिल हो सकता है।

मशीन लर्निंग परिनियोजन कठिन क्यों है?

किसी सॉफ़्टवेयर घटक को आसानी से दूसरे होस्ट परिवेश में स्थानांतरित करने और उसे वहां चलाने की क्षमता के अभाव में, संगठन किसी विशेष प्लेटफ़ॉर्म में बंद हो सकते हैं। यह मॉडल बनाते समय डेटा वैज्ञानिकों के लिए अवरोध पैदा कर सकता है और परिनियोजित उन्हें। मापनीयता। कई एआई परियोजनाओं के लिए स्केलेबिलिटी एक वास्तविक मुद्दा है।