मशीन लर्निंग कार्य करने वाले एआई मॉडल को लागू करने के लिए, किसी को मशीन लर्निंग में शामिल मूलभूत अवधारणाओं और प्रक्रियाओं को समझना चाहिए। मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपसमूह है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सीखने और सुधार करने में सक्षम बनाता है।
Google क्लाउड मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक लागू करने, विकसित करने और तैनात करने के लिए एक मंच और उपकरण प्रदान करता है।
मशीन लर्निंग के लिए एआई मॉडल को लागू करने की प्रक्रिया में आम तौर पर कई प्रमुख चरण शामिल होते हैं:
1. समस्या की परिभाषा: पहला कदम उस समस्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना है जिसे एआई सिस्टम संबोधित करेगा। इसमें इनपुट डेटा, वांछित आउटपुट और मशीन लर्निंग कार्य के प्रकार (जैसे, वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग) की पहचान करना शामिल है।
2. डेटा संग्रह और तैयारी: मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा संग्रह में प्रासंगिक डेटासेट एकत्र करना, त्रुटियों या विसंगतियों को दूर करने के लिए डेटा को साफ़ करना और इसे प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त बनाने के लिए प्रीप्रोसेसिंग करना शामिल है।
3. फ़ीचर इंजीनियरिंग: फ़ीचर इंजीनियरिंग में सार्थक सुविधाएँ बनाने के लिए इनपुट डेटा का चयन करना और उसे बदलना शामिल है जो मशीन लर्निंग मॉडल को सटीक भविष्यवाणियाँ करने में मदद करता है। इस चरण में डेटा से प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए डोमेन ज्ञान और रचनात्मकता की आवश्यकता होती है।
4. मॉडल चयन: एआई सिस्टम की सफलता के लिए सही मशीन लर्निंग एल्गोरिदम चुनना महत्वपूर्ण है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग मौजूदा समस्या के आधार पर सबसे उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन करने के लिए विभिन्न प्रकार के पूर्व-निर्मित मॉडल और टूल प्रदान करता है।
5. मॉडल प्रशिक्षण: मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण में इसे लेबल किए गए डेटा के साथ फीड करना और भविष्यवाणी त्रुटि को कम करने के लिए इसके मापदंडों को अनुकूलित करना शामिल है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग बड़े डेटासेट पर कुशलतापूर्वक प्रशिक्षण मॉडल के लिए स्केलेबल बुनियादी ढांचा प्रदान करता है।
6. मॉडल मूल्यांकन: मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, यह सुनिश्चित करने के लिए सत्यापन डेटा का उपयोग करके इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना आवश्यक है कि यह अनदेखे डेटा को अच्छी तरह से सामान्यीकृत करता है। मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए आमतौर पर सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल और एफ1 स्कोर जैसे मेट्रिक्स का उपयोग किया जाता है।
7. हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग: मशीन लर्निंग मॉडल के हाइपरपैरामीटर को फाइन-ट्यूनिंग करना इसके प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने और मॉडल सटीकता में सुधार करने के लिए स्वचालित हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग टूल प्रदान करता है।
8. मॉडल परिनियोजन: एक बार जब मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन किया जाता है, तो उसे नए डेटा पर पूर्वानुमान लगाने के लिए तैनात करने की आवश्यकता होती है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग मॉडल को उत्पादन प्रणालियों में एकीकृत करने और वास्तविक समय की भविष्यवाणी करने के लिए तैनाती सेवाएं प्रदान करता है।
9. निगरानी और रखरखाव: तैनात मॉडल की निरंतर निगरानी यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि इसका प्रदर्शन समय के साथ इष्टतम बना रहे। एआई सिस्टम की प्रभावशीलता को बनाए रखने के लिए डेटा वितरण में बहाव, मॉडल गिरावट की निगरानी और आवश्यकतानुसार मॉडल को अपडेट करना आवश्यक है।
मशीन लर्निंग के लिए एआई मॉडल को लागू करने में एक व्यवस्थित दृष्टिकोण शामिल है जिसमें समस्या परिभाषा, डेटा तैयारी, मॉडल चयन, प्रशिक्षण, मूल्यांकन, तैनाती और रखरखाव शामिल है।
Google क्लाउड मशीन लर्निंग मशीन लर्निंग मॉडल के कुशलतापूर्वक विकास और तैनाती की सुविधा के लिए टूल और सेवाओं का एक व्यापक सेट प्रदान करता है।
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