একটি মডেল বাস্তবায়ন করার সময়, সহজ শুরু করুন। এমএল-এর বেশিরভাগ কাজ ডেটা সাইডে, তাই একটি জটিল মডেলের জন্য একটি সম্পূর্ণ পাইপলাইন চালানো মডেলটিতে পুনরাবৃত্তি করার চেয়ে কঠিন। আপনার ডেটা পাইপলাইন সেট আপ করার পরে এবং কয়েকটি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে এমন একটি সাধারণ মডেল প্রয়োগ করার পরে, আপনি একটি আরও ভাল মডেল তৈরিতে পুনরাবৃত্তি করতে পারেন।
সাধারণ মডেলগুলি একটি ভাল বেসলাইন প্রদান করে, এমনকি আপনি সেগুলি চালু না করলেও৷ প্রকৃতপক্ষে, একটি সাধারণ মডেল ব্যবহার করা সম্ভবত আপনার ধারণার চেয়ে ভাল। সহজ শুরু করা আপনাকে একটি জটিল মডেল এমনকি ন্যায়সঙ্গত কিনা তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করে।
একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করে বনাম আপনার নিজের মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন
অনেক প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিদ্যমান এবং অনেক সুবিধা প্রদান করে। যাইহোক, প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি তখনই কাজ করে যখন লেবেল এবং বৈশিষ্ট্যগুলি আপনার ডেটাসেটের সাথে ঠিক মেলে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল 25টি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে এবং আপনার ডেটাসেটে শুধুমাত্র 24টি অন্তর্ভুক্ত থাকে, তাহলে প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলটি সম্ভবত খারাপ ভবিষ্যদ্বাণী করবে।
সাধারণত, ML অনুশীলনকারীরা ফাইন-টিউনিং বা স্থানান্তর শেখার জন্য একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল থেকে ইনপুটগুলির মিলিত উপধারা ব্যবহার করে। যদি আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল বিদ্যমান না থাকে, আপনার নিজের প্রশিক্ষণের সময় একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের উপধারা ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।
প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল সম্পর্কে তথ্যের জন্য, দেখুন
মনিটরিং
সমস্যা ফ্রেমিংয়ের সময়, আপনার এমএল সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় পরিকাঠামো পর্যবেক্ষণ এবং সতর্কতা বিবেচনা করুন।
মডেল স্থাপনা
কিছু ক্ষেত্রে, একটি নতুন প্রশিক্ষিত মডেল বর্তমানে উৎপাদনে থাকা মডেলের চেয়ে খারাপ হতে পারে। যদি এটি হয়, তাহলে আপনি এটিকে উৎপাদনে প্রকাশ করা থেকে আটকাতে চাইবেন এবং একটি সতর্কতা পাবেন যে আপনার স্বয়ংক্রিয় স্থাপনা ব্যর্থ হয়েছে৷
প্রশিক্ষণ-পরিষেবা তির্যক
যদি অনুমানের জন্য ব্যবহৃত কোনো আগত বৈশিষ্ট্যের মান থাকে যা প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত ডেটা বিতরণ সীমার বাইরে পড়ে, তাহলে আপনি সতর্ক হতে চাইবেন কারণ সম্ভবত মডেলটি খারাপ ভবিষ্যদ্বাণী করবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার মডেলটিকে সমুদ্রপৃষ্ঠে নিরক্ষীয় শহরগুলির তাপমাত্রার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তাহলে আপনার পরিবেশন ব্যবস্থাটি আপনাকে অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের সাথে ইনকামিং ডেটা এবং/অথবা মডেলটি প্রশিক্ষিত সীমার বাইরের উচ্চতা সম্পর্কে সতর্ক করবে৷ বিপরীতভাবে, পরিবেশন ব্যবস্থার আপনাকে সতর্ক করা উচিত যদি মডেলটি এমন ভবিষ্যদ্বাণী করে যা বিতরণের সীমার বাইরে যা প্রশিক্ষণের সময় দেখা গেছে।
ইনফারেন্স সার্ভার
আপনি যদি একটি RPC সিস্টেমের মাধ্যমে অনুমান প্রদান করেন, তাহলে আপনি নিজেই RPC সার্ভার নিরীক্ষণ করতে চাইবেন এবং এটি অনুমান প্রদান করা বন্ধ করে দিলে একটি সতর্কতা পাবেন।