प्रोडक्शन एमएल सिस्टम: स्टैटिक बनाम डाइनैमिक ट्रेनिंग

आम तौर पर, मॉडल को दो तरीकों से ट्रेन किया जा सकता है:

  • स्टैटिक ट्रेनिंग (इसे ऑफ़लाइन ट्रेनिंग भी कहा जाता है) का मतलब है कि किसी मॉडल को सिर्फ़ एक बार ट्रेन किया जाता है. इसके बाद, कुछ समय के लिए उसी मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है.
  • डाइनैमिक ट्रेनिंग (इसे ऑनलाइन ट्रेनिंग भी कहा जाता है) का मतलब है कि किसी मॉडल को लगातार या कम से कम बार-बार ट्रेन किया जाता है. आम तौर पर, सबसे हाल ही में ट्रेन किया गया मॉडल दिखाया जाता है.
चित्र 2.  आटे से तीन एक जैसी रोटी बनाई जाती हैं.
दूसरी इमेज. स्टैटिक ट्रेनिंग. एक बार ट्रेनिंग दें; एक ही बनाए गए मॉडल को कई बार इस्तेमाल करें. (इमेज, Pexels और fancycrave1 की हैं.)

 

चित्र 3.  हर बार आटे से बनी रोटी का आकार थोड़ा अलग होता है.
तीसरा डायग्राम. डाइनैमिक ट्रेनिंग. मॉडल को बार-बार फिर से ट्रेन करें और सबसे हाल ही में बनाए गए मॉडल का इस्तेमाल करें. (इमेज, Pexels और Couleur की हैं.)

 

टेबल 1. मुख्य फ़ायदे और नुकसान.

स्टैटिक ट्रेनिंग डाइनैमिक ट्रेनिंग
फ़ायदे आसान बनाएं. आपको मॉडल को सिर्फ़ एक बार डेवलप और टेस्ट करना होगा. ज़्यादा अडैप्टिव. आपका मॉडल, सुविधाओं और लेबल के बीच के संबंध में होने वाले किसी भी बदलाव के साथ अप-टू-डेट रहेगा.
नुकसान कभी-कभी पुराने हो सकते हैं. अगर समय के साथ, सुविधाओं और लेबल के बीच का संबंध बदलता है, तो आपके मॉडल के अनुमान की परफ़ॉर्मेंस खराब हो जाएगी. ज़्यादा काम. आपको हमेशा नया प्रॉडक्ट बनाना, उसकी जांच करनी, और उसे रिलीज़ करना होगा.

अगर आपका डेटासेट समय के साथ सचमुच नहीं बदल रहा है, तो स्टैटिक ट्रेनिंग चुनें. ऐसा इसलिए, क्योंकि डाइनैमिक ट्रेनिंग की तुलना में इसे बनाना और मैनेज करना सस्ता होता है. हालांकि, डेटासेट समय के साथ बदलते रहते हैं. भले ही, उनमें ऐसी सुविधाएं हों जो आपके हिसाब से समुद्र के लेवल की तरह एक जैसी हों. अहम जानकारी: स्टैटिक ट्रैनिंग का इस्तेमाल करने पर भी, आपको बदलाव के लिए अपने इनपुट डेटा को मॉनिटर करना होगा.

उदाहरण के लिए, एक मॉडल को इस तरह से ट्रेन किया गया है कि वह यह अनुमान लगा सके कि उपयोगकर्ता, फूल खरीदेंगे या नहीं. समय की कमी की वजह से, मॉडल को सिर्फ़ एक बार ट्रेन किया गया है. इसके लिए, जुलाई और अगस्त के दौरान फूल खरीदने के व्यवहार के डेटासेट का इस्तेमाल किया गया है. यह मॉडल कई महीनों तक ठीक से काम करता है. हालांकि, वैलेंटाइन्स डे के आस-पास यह गलत अनुमान लगाता है. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि फूलों की बिक्री से जुड़ी छुट्टियों के दौरान, उपयोगकर्ता का व्यवहार काफ़ी बदल जाता है.

स्टैटिक और डाइनैमिक ट्रेनिंग के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, एमएल प्रोजेक्ट मैनेज करना कोर्स देखें.

एक्सरसाइज़: देखें कि आपको क्या समझ आया

स्टैटिक (ऑफ़लाइन) ट्रेनिंग के बारे में, इनमें से कौनसे दो स्टेटमेंट सही हैं?
ऑनलाइन ट्रेनिंग की तुलना में, ऑफ़लाइन ट्रेनिंग के लिए ट्रेनिंग जॉब को कम मॉनिटर करने की ज़रूरत होती है.
अनुमान लगाने के समय, इनपुट डेटा की बहुत कम निगरानी की ज़रूरत होती है.
प्रोडक्शन में लागू करने से पहले, मॉडल की पुष्टि की जा सकती है.
नया डेटा आने पर, मॉडल अप-टू-डेट रहता है.
डाइनैमिक (ऑनलाइन) ट्रेनिंग के बारे में इनमें से कौनसी एक बात सही है?
अनुमान लगाने के समय, इनपुट डेटा की बहुत कम निगरानी की ज़रूरत होती है.
नया डेटा आने पर, मॉडल अप-टू-डेट रहता है.
ट्रेनिंग जॉब की बहुत कम निगरानी की ज़रूरत होती है.