उत्पादन के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल की तैनाती वास्तव में मॉडल के निर्माण से शुरू होती है, जिसे कई तरीकों से और कई उपकरणों के साथ किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाने वाली बुनियादी इकाइयों के सहज एकीकरण को सुनिश्चित करने के लिए विकास के चरण में उपयोग किए जाने वाले दृष्टिकोण और उपकरण बहुत महत्वपूर्ण हैं। यदि किसी परियोजना को शुरू करने से पहले इन पर ध्यान नहीं दिया जाता है, तो कम दक्षता और उच्च विलंबता वाले एमएल सिस्टम के साथ समाप्त होने की एक बड़ी संभावना है।
उदाहरण के लिए, बहिष्कृत किए गए फ़ंक्शन का उपयोग करना अभी भी काम कर सकता है, लेकिन यह चेतावनियां बढ़ाता है और इस तरह, सिस्टम के प्रतिक्रिया समय को बढ़ाता है।
सभी सिस्टम इकाइयों के इस अच्छे एकीकरण को सुनिश्चित करने के लिए सबसे पहले एक सिस्टम आर्किटेक्चर (ब्लूप्रिंट) होना चाहिए जो सिस्टम में प्रत्येक तार्किक भाग के एंड-टू-एंड एकीकरण को दर्शाता है। नीचे इस मिनी-प्रोजेक्ट के लिए डिज़ाइन किया गया सिस्टम आर्किटेक्चर है।
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दिल की धड़कन.फ्रिट्ज़.एआई
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (GCP) पर मशीन लर्निंग मॉडल परिनियोजित करना
कागल पर ट्रेन; Google क्लाउड पर परिनियोजित करें। उत्पादन के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल की तैनाती वास्तव में मॉडल के निर्माण से शुरू होती है, जिसे कई तरीकों से और कई उपकरणों के साथ किया जा सकता है।