व्यायाम 1: साफ़ और आसान तरीके से शुरू करें

लिखें कि आपको मशीन से किया गया मॉडल कैसा काम करना है.

हम चाहते हैं कि मशीन लर्निंग मॉडल ये काम करे:

सफलता के नुस्खे
इस समय, स्टेटमेंट क्वालिटी वाला हो सकता है, लेकिन पक्का करें कि वह आपके असली लक्ष्य को कैप्चर करता हो, न कि सीधे तौर पर होने वाला लक्ष्य. अगर आपको इस बारे में पक्के तौर पर नहीं पता, तो पिछले लेसन देखें और जानें कि कौनसी मशीन लर्निंग सुविधाओं से आपको मदद मिल सकती है.

व्यायाम 2: आपका आदर्श नतीजा

अपने सिस्टम में एमएल मॉडल जोड़ने से, आपको मनमुताबिक नतीजा मिलेगा. यह नतीजा इस मॉडल से किस तरह अलग है? ध्यान दें कि यह नतीजा, मॉडल और उसकी क्वालिटी का आकलन करने के तरीके से काफ़ी अलग हो सकता है.

सबसे सही नतीजा यह है:

सफलता के नुस्खे
आपको ऐसी मेट्रिक पर खुद को सीमित करने की ज़रूरत नहीं है जिनके लिए आपका प्रॉडक्ट पहले से ऑप्टिमाइज़ किया जा रहा है (उन्हें अगले अभ्यास में शामिल किया जाएगा). इसके बजाय, अपने प्रॉडक्ट या सेवा के बड़े मकसद पर फ़ोकस करने की कोशिश करें.

व्यायाम 3: आपकी सफलता की मेट्रिक

एमएल सिस्टम की मदद से, सफलता और असफलता के बारे में बताने वाली मेट्रिक लिखें. असफलता से जुड़ी मेट्रिक अहम हैं. इनके आधार पर, आपको कैसे पता चलेगा कि एमएल सिस्टम काम नहीं कर रहा है? सफलता और असफलता, दोनों मेट्रिक को मॉडल के लिए आकलन मेट्रिक से अलग रखा जाना चाहिए. उदाहरण के लिए, सटीक, रीकॉल या AUC के बारे में बात न करें, बल्कि अनुमानित नतीजों के बारे में बात करें. ये मेट्रिक, ऊपर दिए गए सबसे सही नतीजों से जुड़ी होंगी.

सफलता की हमारी मेट्रिक:

हमारा एमएल मॉडल काम नहीं कर रहा है, अगर:

सफलता के नुस्खे
  • क्या मेट्रिक को मेज़र किया जा सकता है?
  • आप उन्हें कैसे मापेंगे?
  • आप इन्हें कब मेज़र कर पाएंगे?
    • आपको यह जानने में कितना समय लगेगा कि आपका नया एमएल सिस्टम काम कर रहा है या नहीं?
  • लंबे समय के लिए, इंजीनियरिंग और रखरखाव के खर्चों पर विचार करें.
  • हो सकता है कि सफलता की वजह, सक्सेस मेट्रिक न मिलना भी हो.

व्यायाम 4: आउटपुट

वह आउटपुट लिखें जिसे आप अपना एमएल मॉडल बनाना चाहते हैं.

हमारे एमएल मॉडल से आउटपुट इस तरह मिलेगा:

आउटपुट को इनमें से किसी एक के तौर पर दिखाया जाता है:

सफलता के नुस्खे
  • आउटपुट की वैल्यू ऐसी होनी चाहिए जिसकी परिभाषा मशीन से बनाई जा सके.
  • अनुमानित एमएल का इस्तेमाल करने पर, क्या आपको ट्रेनिंग डेटा के लिए उदाहरण के तौर पर मिले आउटपुट मिल सकते हैं?
    • कैसे और किस सोर्स से?
  • हो सकता है कि आपके वीडियो के आउटपुट को इंजीनियरिंग करने की ज़रूरत हो, जैसे कि देखने के कुल समय को पर्सेंटाइल में बदलना.
  • ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल के तौर पर, नतीजों के उदाहरण पाना मुश्किल है. हो सकता है कि आपको अपनी समस्या और लक्ष्यों में सुधार करने के लिए, पिछले प्रयोगों के जवाबों पर फिर से जाना पड़े. इससे, आपके पास अपने डेटा के लिए एक मॉडल तैयार करने में मदद मिलेगी.

व्यायाम 5: आउटपुट का इस्तेमाल करना

बताएं कि एमएल मॉडल से आपका आउटपुट कब लेना चाहिए. साथ ही, यह भी बताएं कि उसे आपके प्रॉडक्ट में कैसे इस्तेमाल किया गया.

एमएल मॉडल से आउटपुट तब मिलेगा, जब:

नतीजे का इस्तेमाल इन चीज़ों के लिए किया जाएगा:

सफलता के नुस्खे
इस बारे में सोचें कि अनुमान लगाने के लिए आपको किस डेटा की ज़रूरत होगी. उदाहरण के लिए, अगर किसी मैप ऐप्लिकेशन में यात्रा में लगने वाले समय का अनुमान लगाने के लिए एमएल का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इसे इस तरह लिखा जा सकता है: "जब उपयोगकर्ता शुरुआत की जगह, मंज़िल, और यात्रा का साधन चुनता है, तब मॉडल से आउटपुट मिलेगा."
इस बारे में सोचें कि अपने प्रॉडक्ट में अनुमानित नतीजे का इस्तेमाल कैसे किया जाएगा.
  • क्या यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में उपयोगकर्ता को तुरंत दिखाया जाएगा?
  • क्या इस जानकारी का इस्तेमाल कारोबार से जुड़े तर्क के हिसाब से किया जाएगा?
  • आपकी प्रतीक्षा अवधि में क्या-क्या होना चाहिए?
जिन ज़रूरी शर्तों (एमएल मॉडल की ज़रूरत है) का असर इस बात पर हो सकता है कि अनुमान लगाने के लिए, किस जानकारी का इस्तेमाल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए:
  • रिमोट सर्विस के डेटा के इंतज़ार के समय की वजह से, उनका इस्तेमाल करना मुश्किल हो सकता है.
  • अगर डेटा सोर्स नई जानकारी उपलब्ध कराने में देरी करते हैं, तो:
    • प्रोसेस किए गए लॉग, दिन में सिर्फ़ एक बार जनरेट किए जा सकते हैं.
    • कुछ जानकारी तब तक नहीं मिलती, जब तक असल में ऐसा नहीं होता (जैसे कि कन्वर्ज़न इवेंट).
Oracle टेस्ट: मान लें कि आपको हमेशा सही जवाब मिला था. आपके प्रॉडक्ट में इसका इस्तेमाल कैसे किया जाएगा?

व्यायाम 6: आपके अनुभव

अगर आपने मशीन लर्निंग (एमएल) का इस्तेमाल नहीं किया है, तो यह लिखें कि इस समस्या को हल कैसे किया जाएगा. उदाहरण के लिए, हो सकता है कि आप किस अनुमानों का इस्तेमाल करें.

एमएल का इस्तेमाल न करने पर:

सफलता के नुस्खे
किसी ऐसी स्थिति के बारे में सोचें जिसमें आपको प्रॉडक्ट को कल डिलीवर करना होगा. साथ ही, सिर्फ़ कारोबारी नियम को हार्डकोड किया जा सकता है. आप क्या करेंगे?
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