এখন পর্যন্ত, এই কোর্সটি মেশিন লার্নিং (ML) মডেল তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে। যাইহোক, যেমন চিত্র 1 পরামর্শ দেয়, বাস্তব-বিশ্বের উত্পাদন এমএল সিস্টেমগুলি বড় ইকোসিস্টেম এবং মডেলটি শুধুমাত্র একটি একক, অপেক্ষাকৃত ছোট অংশ।
![চিত্র 1. এমএল সিস্টেম ডায়াগ্রামে নিম্নলিখিত উপাদানগুলি রয়েছে: ডেটা সংগ্রহ, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন, প্রক্রিয়া পরিচালনার সরঞ্জাম, ডেটা যাচাইকরণ, কনফিগারেশন, মেশিন রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট, পর্যবেক্ষণ, পরিবেশন পরিকাঠামো এবং এমএল মডেল কোড। ডায়াগ্রামের এমএল মডেল কোড অংশটি অন্য নয়টি উপাদান দ্বারা বামন।](https://developers.google.cn/static/machine-learning/crash-course/images/MlSystem.png?authuser=4&hl=bn)
বাস্তব-বিশ্বের মেশিন লার্নিং প্রোডাকশন সিস্টেমের কেন্দ্রবিন্দুতে হল ML মডেল কোড, কিন্তু এটি প্রায়শই সিস্টেমের মোট কোডবেসের মাত্র 5% বা তার কম প্রতিনিধিত্ব করে। এটি একটি ভুল ছাপ নয়; এটি আপনার প্রত্যাশার চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে কম। লক্ষ্য করুন যে একটি ML উত্পাদন সিস্টেম ইনপুট ডেটাতে যথেষ্ট সম্পদ উৎসর্গ করে: এটি সংগ্রহ করা, এটি যাচাই করা এবং এটি থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করা।