সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
এমএল প্রকল্পগুলি নির্দিষ্ট লক্ষ্য, কাজ এবং ফলাফলের সাথে পর্যায়ক্রমে অগ্রগতি করে। এমএল বিকাশের পর্যায়গুলির একটি স্পষ্ট বোঝা প্রকৌশল দায়িত্বগুলি প্রতিষ্ঠা করতে, স্টেকহোল্ডারদের প্রত্যাশাগুলি পরিচালনা করতে এবং দক্ষতার সাথে সম্পদ বরাদ্দ করতে সহায়তা করে।
পর্যায়ক্রমে সফলভাবে (প্রায়শই পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে) এমএল মডেল ডিজাইন, একত্রিত করা এবং নির্মাণের জন্য ভিত্তিশীল যা দীর্ঘমেয়াদে ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান করে।
একটি উচ্চ স্তরে, একটি ML সমাধান বাস্তবায়ন নিম্নলিখিত পর্যায়গুলি নিয়ে গঠিত:
ধারণা এবং পরিকল্পনা
পরীক্ষা
পাইপলাইন বিল্ডিং
উৎপাদন
ধারণা এবং পরিকল্পনা
ধারণা এবং পরিকল্পনা পর্বের সময়, আপনি একটি এমএল সমাধানের পরিপ্রেক্ষিতে আপনার সমস্যা তৈরি করেন এবং প্রকল্পের সম্ভাব্যতা অনুমান করেন।
লক্ষ্য : ML আপনার সমস্যার সর্বোত্তম সমাধান কিনা তা নির্ধারণ করতে।
কাজ : আপনার প্রকল্পের সীমাবদ্ধতা বোঝার জন্য ব্যবসায়িক সমস্যা বিশ্লেষণ করুন।
ফলাফল : একটি ডিজাইন ডক যা একটি এমএল সমাধান দিয়ে কীভাবে একটি সমস্যা সমাধান করতে হয় তার রূপরেখা দেয়৷
পরীক্ষা
পরীক্ষা-নিরীক্ষা হল মেশিন লার্নিং এর মূল। এই পর্যায়ে, আপনি যাচাই করেন যে একটি ML সমাধান কার্যকর। একটি সমাধান খোঁজা একটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া. সমস্যা সমাধান করে এমন বৈশিষ্ট্য , হাইপারপ্যারামিটার এবং মডেল আর্কিটেকচারের সঠিক সংমিশ্রণ খুঁজে বের করার আগে শত শত পরীক্ষার চেষ্টা করা অস্বাভাবিক নয়।
লক্ষ্য : এমন একটি মডেল তৈরি করা যা ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধান করে।
কাজ : বৈশিষ্ট্য, হাইপারপ্যারামিটার এবং মডেল আর্কিটেকচার নিয়ে পরীক্ষা করুন।
ফলাফল : উৎপাদনে রাখার জন্য যথেষ্ট ভালো মানের একটি মডেল।
পাইপলাইন নির্মাণ এবং উত্পাদন
পাইপলাইন নির্মাণ এবং উৎপাদন পর্যায়ে, আপনি ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, একটি মডেল প্রশিক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশনের জন্য পাইপলাইন তৈরি করেন। তারপরে আপনি প্রয়োজনীয় পর্যবেক্ষণ এবং লগিং অবকাঠামো সহ মডেল এবং পাইপলাইনগুলিকে উত্পাদনে স্থাপন করুন।
লক্ষ্য : উত্পাদনে মডেলগুলিকে স্কেলিং, পর্যবেক্ষণ এবং বজায় রাখার জন্য অবকাঠামো নির্মাণ এবং বাস্তবায়ন করা।
কার্যগুলি : উত্পাদনে আপ-টু-ডেট মডেলগুলি রাখার জন্য অনেকগুলি কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে পাইপলাইন তৈরি করুন।
ফলাফল : বৈধ ML পাইপলাইন.
এন্ড-টু-এন্ড ML ওয়ার্কফ্লো
নিম্নলিখিত চিত্রটি প্রতিটি পর্যায় এবং এর কাজ এবং ফলাফল তালিকাভুক্ত করে সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড এমএল ওয়ার্কফ্লোকে চিত্রিত করে:
চিত্র 1 । একটি ML কর্মপ্রবাহের চারটি প্রধান পর্যায়।
মনে রাখবেন
প্রতিটি পর্যায়ে একাধিক চ্যালেঞ্জ বিদ্যমান। উপলব্ধি না করা—এবং পরিকল্পনা করা—তাদের সময়সীমা মিস, হতাশ প্রকৌশলী এবং ব্যর্থ প্রকল্পের দিকে নিয়ে যেতে পারে৷
আপনার বোঝার পরীক্ষা করুন
আপনি এইমাত্র কিছু ML প্রযুক্তি সম্পর্কে পড়েছেন যা আপনার পণ্যের উপকার করতে পারে। আপনি পরবর্তী কি করা উচিত?
একটি ডিজাইন ডক বা কোড লেখার সময় ব্যয় করার আগে, আপনাকে প্রথমে যাচাই করতে হবে যে ML আপনার সমস্যার সঠিক সমাধান।
সঠিক। একটি ডিজাইন ডক বা কোড লেখার সময় ব্যয় করার আগে, আপনাকে প্রথমে যাচাই করতে হবে যে ML আপনার সমস্যার সঠিক সমাধান।
এমএল ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং এটি বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় পরিকাঠামোর রূপরেখা দিয়ে একটি নকশা নথির খসড়া তৈরি করুন।
একটি ডিজাইন ডক খসড়া করার আগে, আপনাকে প্রথমে যাচাই করতে হবে যে ML আপনার সমস্যার সঠিক সমাধান।
কোডের উদাহরণ খুঁজুন এবং মডেলটি ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করতে পরীক্ষা শুরু করুন।
কোডের একটি লাইন লেখার আগে, আপনাকে প্রথমে যাচাই করতে হবে যে ML আপনার সমস্যার সঠিক সমাধান।
[null,null,["2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eML solutions are developed in iterative phases: ideation and planning, experimentation, pipeline building, and productionization.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEach phase has specific goals, tasks, and outcomes that contribute to the overall success of the project.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIdentifying the right problem for an ML solution and ensuring its feasibility is crucial in the initial phase.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRigorous experimentation is essential for building an effective ML model and may involve numerous iterations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eProductionizing an ML solution requires robust pipelines for data processing, model training, serving predictions, and ongoing monitoring.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML development phases\n\nML projects progress in phases with specific\ngoals, tasks, and outcomes. A clear understanding of the ML development\nphases helps to establish engineering\nresponsibilities, manage stakeholder expectations, and efficiently allocate\nresources.\n\nSuccessfully moving through the phases (often iteratively) is foundational\nfor designing, assembling, and building ML\n[models](/machine-learning/glossary#model) that solve business problems\nover the long term.\n\nAt a high level, implementing an ML solution consists of the following phases:\n\n1. Ideation and planning\n2. Experimentation\n3. Pipeline building\n4. Productionization\n\nIdeation and planning\n---------------------\n\nDuring the ideation and planning phase, you frame your problem in terms of an\nML solution and estimate the project's feasibility.\n\n- **Goal**: To determine if ML is the best solution to your problem.\n- **Tasks**: Analyze the business problem to understand your project's constraints.\n- **Outcome**: A design doc outlining how to solve a problem with a ML solution.\n\n**Important:** During the ideation and planning stage, it can take a long time to understand the data and metrics required for a production-ready system. \n\nExperimentation\n---------------\n\nExperimentation is the core of machine learning. During this phase,\nyou verify that an ML solution is viable. Finding a solution is an\niterative process. It's not uncommon to try hundreds of experiments\nbefore finding the right combination of\n[features](/machine-learning/glossary#feature),\n[hyperparameters](/machine-learning/glossary#hyperparameter),\nand model architecture that solves the problem.\n\n- **Goal**: To build a model that solves the business problem.\n- **Tasks**: Experiment with features, hyperparameters, and model architectures.\n- **Outcome**: A model with good enough quality to put into production.\n\n**Important:** During the experimentation phase, new-to-ML practitioners often underestimate the challenges of designing and implementing the appropriate experimentation tooling and processes. \n\nPipeline building and productionization\n---------------------------------------\n\nDuring the [pipeline](/machine-learning/glossary#pipeline) building and\nproductionization phase, you build pipelines\nfor processing data, training a model, and serving\n[predictions](/machine-learning/glossary#prediction). You then\ndeploy the model and pipelines into production with the necessary monitoring and\nlogging infrastructure.\n\n- **Goal**: To build and implement the infrastructure for scaling, monitoring, and maintaining models in production.\n- **Tasks**: Build pipelines to automate many of the tasks for keeping up-to-date models in production.\n- **Outcomes**: Validated ML pipelines.\n\n**Important:** During the productionization phase, it's easy to underestimate the complexity of productionizing data pipelines and evaluating models, especially as features evolve. For instance, not only do you have to implement all the monitoring infrastructure required for a non-ML project, but also all the ML-specific monitoring. \n\nEnd-to-end ML workflow\n----------------------\n\nThe following diagram illustrates the entire end-to-end ML workflow, listing\neach phase and its tasks and outcomes:\n\n**Figure 1**. The four main phases of an ML workflow.\n\nKeep in mind\n------------\n\nMultiple challenges exist at each phase.\nNot realizing---and planning for---them may lead to missed\ndeadlines, frustrated engineers, and failed projects.\n\n### Check Your Understanding\n\nYou've just read about some ML technology that might benefit your product. What should you do next? \nBefore spending time drafting a design doc or writing code, you should first verify that ML is the right solution to your problem. \nCorrect. Before spending time drafting a design doc or writing code, you should first verify that ML is the right solution to your problem. \nDraft a design doc outlining the ML use case and the required infrastructure to implement it. \nBefore drafting a design doc, you should first verify that ML is the right solution to your problem. \nFind code examples and begin experimenting to determine if the model can make good predictions. \nBefore writing a line of code, you should first verify that ML is the right solution to your problem.\n| **Key Terms:**\n|\n| |-------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|\n| | - [feature](/machine-learning/glossary#feature) | - [hyperparameter](/machine-learning/glossary#hyperparameter) |\n| | - [model](/machine-learning/glossary#model) | - [pipeline](/machine-learning/glossary#pipeline) |\n| | - [prediction](/machine-learning/glossary#prediction) |\n|"]]
