क्या आप इस बारे में अंतर्दृष्टि खोज रहे हैं कि आपकी आवश्यकताओं को पूरा करने वाला समाधान बनाने के लिए टीएफएक्स को कैसे लागू किया जा सकता है? ये गहन लेख और मार्गदर्शिकाएँ मदद कर सकती हैं!
वास्तविक समय के आइटम मिलान के लिए मशीन लर्निंग सिस्टम की वास्तुकला
मशीन लर्निंग (एमएल) समाधान की वास्तुकला के बारे में जानने के लिए इस दस्तावेज़ का उपयोग करें जो आइटम एम्बेडिंग सीखता है और परोसता है। एंबेडिंग आपको यह समझने में मदद कर सकती है कि आपके ग्राहक किन वस्तुओं को समान मानते हैं, जो आपको अपने एप्लिकेशन में वास्तविक समय में "समान आइटम" सुझाव देने में सक्षम बनाता है। यह समाधान आपको दिखाता है कि डेटासेट में समान गानों की पहचान कैसे करें, और फिर इस जानकारी का उपयोग गाने की सिफारिशें करने के लिए करें। और पढ़ें
मशीन लर्निंग के लिए डेटा प्रीप्रोसेसिंग: विकल्प और सिफारिशें
यह दो-भाग वाला लेख मशीन लर्निंग (एमएल) के लिए डेटा इंजीनियरिंग और फीचर इंजीनियरिंग के विषय की पड़ताल करता है। यह पहला भाग Google क्लाउड पर मशीन लर्निंग पाइपलाइन में डेटा प्रीप्रोसेसिंग की सर्वोत्तम प्रथाओं पर चर्चा करता है। लेख डेटा तैयार करने, मॉडल को प्रशिक्षित करने और भविष्यवाणी के लिए मॉडल की सेवा करने के लिए TensorFlow और ओपन सोर्स TensorFlow Transform (tf.Transform) लाइब्रेरी का उपयोग करने पर केंद्रित है। यह भाग मशीन लर्निंग के लिए प्रीप्रोसेसिंग डेटा की चुनौतियों पर प्रकाश डालता है, और Google क्लाउड पर प्रभावी ढंग से डेटा परिवर्तन करने के लिए विकल्पों और परिदृश्यों को दिखाता है। भाग 1 भाग 2
टीएफएक्स, क्यूबफ़्लो पाइपलाइन और क्लाउड बिल्ड का उपयोग करके एमएलओप्स के लिए आर्किटेक्चर
यह दस्तावेज़ टेन्सरफ़्लो एक्सटेंडेड (टीएफएक्स) लाइब्रेरीज़ का उपयोग करके मशीन लर्निंग (एमएल) सिस्टम की समग्र वास्तुकला का वर्णन करता है। इसमें इस बात पर भी चर्चा की गई है कि क्लाउड बिल्ड और क्यूबफ़्लो पाइपलाइनों का उपयोग करके एमएल सिस्टम के लिए निरंतर एकीकरण (सीआई), निरंतर वितरण (सीडी), और निरंतर प्रशिक्षण (सीटी) कैसे स्थापित किया जाए। और पढ़ें
एमएलओप्स: मशीन लर्निंग में सतत वितरण और स्वचालन पाइपलाइन
यह दस्तावेज़ मशीन लर्निंग (एमएल) प्रणालियों के लिए निरंतर एकीकरण (सीआई), निरंतर वितरण (सीडी), और निरंतर प्रशिक्षण (सीटी) को लागू करने और स्वचालित करने की तकनीकों पर चर्चा करता है। जटिल वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने, उद्योगों को बदलने और सभी डोमेन में मूल्य प्रदान करने के लिए डेटा विज्ञान और एमएल मुख्य क्षमताएं बन रहे हैं। और पढ़ें
Google क्लाउड पर MLOps वातावरण स्थापित करना
यह संदर्भ मार्गदर्शिका Google क्लाउड पर मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) वातावरण की वास्तुकला की रूपरेखा बताती है। गाइड GitHub में व्यावहारिक प्रयोगशालाओं के साथ आता है जो आपको यहां वर्णित वातावरण को प्रावधान और कॉन्फ़िगर करने की प्रक्रिया के बारे में बताता है। वस्तुतः सभी उद्योग तेजी से गति से मशीन लर्निंग (एमएल) को अपना रहे हैं। एमएल से मूल्य प्राप्त करने के लिए एक प्रमुख चुनौती एमएल सिस्टम को प्रभावी ढंग से तैनात और संचालित करने के तरीके बनाना है। यह मार्गदर्शिका मशीन लर्निंग (एमएल) और DevOps इंजीनियरों के लिए है। और पढ़ें
एमएलओपीएस फाउंडेशन के लिए मुख्य आवश्यकताएँ
एआई-संचालित संगठन अपनी सबसे कठिन समस्याओं को हल करने के लिए डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं और पुरस्कार प्राप्त कर रहे हैं।
मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट के अनुसार , "2025 तक अपने मूल्य-उत्पादक वर्कफ़्लो में एआई को पूरी तरह से अवशोषित करने वाली कंपनियां +120% नकदी प्रवाह वृद्धि के साथ 2030 विश्व अर्थव्यवस्था पर हावी हो जाएंगी।"
लेकिन अभी ये आसान नहीं है. यदि अच्छी तरह से प्रबंधित न किया जाए तो मशीन लर्निंग (एमएल) सिस्टम में तकनीकी ऋण बनाने की विशेष क्षमता होती है। और पढ़ें
स्किकिट-लर्न के साथ क्लाउड में मॉडल कार्ड कैसे बनाएं और तैनात करें
कई चुनौतीपूर्ण कार्यों को पूरा करने के लिए अब मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग किया जा रहा है। अपनी विशाल क्षमता के साथ, एमएल मॉडल उनके उपयोग, निर्माण और सीमाओं के बारे में भी सवाल उठाते हैं। इन सवालों के जवाबों का दस्तावेजीकरण स्पष्टता और साझा समझ लाने में मदद करता है। इन लक्ष्यों को आगे बढ़ाने में मदद के लिए, Google ने मॉडल कार्ड पेश किए हैं। और पढ़ें
TensorFlow डेटा सत्यापन के साथ मशीन लर्निंग के लिए बड़े पैमाने पर डेटा का विश्लेषण और सत्यापन करना
यह दस्तावेज़ चर्चा करता है कि प्रयोग के दौरान डेटा अन्वेषण और वर्णनात्मक विश्लेषण के लिए टेन्सरफ्लो डेटा वैलिडेशन (टीएफडीवी) लाइब्रेरी का उपयोग कैसे करें। डेटा वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग (एमएल) इंजीनियर निरंतर प्रशिक्षण (सीटी) पाइपलाइन में उपयोग किए जाने वाले डेटा को मान्य करने के लिए, और भविष्यवाणी सेवा के लिए प्राप्त डेटा में विसंगतियों और आउटलेर्स का पता लगाने के लिए उत्पादन एमएल सिस्टम में टीएफडीवी का उपयोग कर सकते हैं। इसमें व्यावहारिक प्रयोगशालाएँ शामिल हैं। और पढ़ें