एमएल प्रोजेक्ट कुछ खास लक्ष्यों, टास्क, और नतीजों के साथ अलग-अलग चरणों में होते हैं. एमएल डेवलपमेंट के चरणों की साफ़ जानकारी से, इंजीनियरिंग की ज़िम्मेदारियां तय करने, हिस्सेदारों की उम्मीदों को मैनेज करने, और संसाधनों को असरदार तरीके से बांटने में मदद मिलती है.
मशीन लर्निंग मॉडल मॉडल डिज़ाइन करने, असेंबल करने, और बनाने के लिए, इन चरणों से सफलता हासिल करना बहुत ज़रूरी है. ये मॉडल लंबे समय तक कारोबार की समस्याओं को हल करते हैं.
बड़े लेवल पर, एमएल सलूशन को लागू करने के लिए ये चरण होते हैं:
- आइडिया तैयार करना और प्लान बनाना
- एक्सपेरिमेंट करना
- पाइपलाइन बनाने की सेवा
- प्रोडक्शन
आइडिया तैयार करना और प्लान बनाना
आइडिया देने और प्लान करने के दौरान, अपनी समस्या को मशीन लर्निंग (एमएल) समाधान के तौर पर पेश किया जाता है. साथ ही, यह भी अनुमान लगाया जाता है कि प्रोजेक्ट कितना काम करेगा.
- लक्ष्य: यह तय करने के लिए कि मशीन लर्निंग आपकी समस्या का सबसे अच्छा समाधान है या नहीं.
- टास्क: अपने प्रोजेक्ट की सीमाओं को समझने के लिए, कारोबार से जुड़ी समस्या का विश्लेषण करें.
- नतीजे: मशीन लर्निंग (एमएल) की समस्या को हल करने का तरीका बताने वाला डिज़ाइन दस्तावेज़. एमएल डिज़ाइन दस्तावेज़ के उदाहरण के लिए, go/ml-design-doc-example देखें.
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एक्सपेरिमेंट करना
एक्सपेरिमेंट करना मशीन लर्निंग का सबसे अहम हिस्सा है. इस दौरान, आपको पुष्टि करनी होगी कि मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करने की सुविधा कारगर है या नहीं. समाधान खोजना एक बार-बार की जाने वाली प्रक्रिया है. समस्या को हल करने वाले सुविधाओं, हाइपर पैरामीटर, और मॉडल आर्किटेक्चर का सही कॉम्बिनेशन ढूंढने से पहले, सैकड़ों प्रयोग करने हैं.
- लक्ष्य: ऐसा मॉडल बनाना जो कारोबार की समस्या को हल करे.
- टास्क: सुविधाओं, हाइपर पैरामीटर, और मॉडल आर्किटेक्चर के साथ प्रयोग करना.
- नतीजे: प्रोडक्शन में इस्तेमाल करने के लिए अच्छी क्वालिटी वाला मॉडल.
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पाइपलाइन बनाना और प्रोडक्शन का काम
पाइपलाइन बनाने और प्रोडक्शन का काम करने के दौरान, डेटा प्रोसेस करने, मॉडल को ट्रेनिंग देने, और अनुमान दिखाने के लिए पाइपलाइन बनाई जाती हैं. इसके बाद, आपको ज़रूरी निगरानी और लॉग इन इन्फ़्रास्ट्रक्चर के साथ, मॉडल और पाइपलाइन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करना होगा.
- लक्ष्य: प्रोडक्शन में मॉडल को स्केल करने, मॉनिटर करने, और उसे बनाए रखने के लिए इन्फ़्रास्ट्रक्चर बनाना और लागू करना.
- टास्क: प्रोडक्शन में मॉडल को अप-टू-डेट रखने के लिए, कई कामों को ऑटोमेट करने के लिए पाइपलाइन बनाएं.
- नतीजे: ऐसी एमएल पाइपलाइन जिनकी पुष्टि हो चुकी है.
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पूरी तरह से मशीन लर्निंग का वर्कफ़्लो
इस डायग्राम में, मशीन लर्निंग से जुड़े पूरे वर्कफ़्लो को दिखाया गया है. इसमें हर चरण, टास्क, और नतीजों की जानकारी दी गई है:
पहला डायग्राम. एमएल वर्कफ़्लो के चार मुख्य चरण.
ध्यान रखें
हर चरण में कई चुनौतियां हैं. महसूस न करना और उसके लिए योजना न बनाना, इन कामों के लिए शेड्यूल की गई समयसीमा पूरी न कर पाने की वजह से, इंजीनियर हताश हो सकते हैं, और प्रोजेक्ट फ़ेल हो सकते हैं.