एआई मोडेल कसरी बनाउने

एआई मोडेल कसरी बनाउने। पूरा चरणहरू व्याख्या गरियो।

एआई मोडेल बनाउनु नाटकीय सुनिन्छ - चलचित्रमा एक वैज्ञानिकले एकलताको बारेमा गुनगुनाउँदै गरेको जस्तो - जबसम्म तपाईंले वास्तवमा एक पटक यो गर्नुहुन्न। त्यसपछि तपाईंले महसुस गर्नुहुन्छ कि यो आधा डेटा सफा गर्ने काम, आधा अस्पष्ट प्लम्बिंग, र अनौठो रूपमा लत हो। यो गाइडले एआई मोडेललाई अन्त्यदेखि अन्त्यसम्म कसरी बनाउने भनेर वर्णन गर्दछ: डेटा तयारी, प्रशिक्षण, परीक्षण, तैनाती, र हो - बोरिंग-तर-महत्वपूर्ण सुरक्षा जाँचहरू। हामी स्वरमा अनौपचारिक हुनेछौं, गहिरो विवरणमा, र इमोजीहरूलाई मिश्रणमा राख्नेछौं, किनकि इमानदारीपूर्वक भन्नुपर्दा, किन प्राविधिक लेखनले कर फाइल गर्ने जस्तो महसुस गर्नुपर्छ?

यसपछि पढ्न मन लाग्ने लेखहरू:

🔗 एआई आर्बिट्रेज भनेको के हो: यो चर्चाको पछाडिको सत्यता
एआई आर्बिट्रेज, यसको जोखिम, अवसरहरू, र वास्तविक-विश्व प्रभावहरू व्याख्या गर्दछ।

🔗 एआई ट्रेनर भनेको के हो?
एआई प्रशिक्षकको भूमिका, सीप र जिम्मेवारीहरू समेट्छ।

🔗 प्रतीकात्मक एआई भनेको के हो: तपाईंले जान्नुपर्ने सबै कुरा
प्रतीकात्मक एआई अवधारणाहरू, इतिहास, र व्यावहारिक अनुप्रयोगहरू तोड्छ।

एआई मोडेल के ले बनाउँछ - आधारभूत कुराहरू ✅

"राम्रो" मोडेल त्यो होइन जसले तपाईंको विकास नोटबुकमा ९९% शुद्धता हासिल गर्छ र त्यसपछि उत्पादनमा तपाईंलाई लज्जित बनाउँछ। यो त्यस्तो हो जसले:

  • राम्रोसँग फ्रेम गरिएको → समस्या स्पष्ट छ, इनपुट/आउटपुट स्पष्ट छन्, मेट्रिकमा सहमति भएको छ।

  • डेटा-इमान्दार → डेटासेटले वास्तवमा अव्यवस्थित वास्तविक संसारलाई प्रतिबिम्बित गर्दछ, फिल्टर गरिएको सपनाको संस्करण होइन। वितरण ज्ञात छ, चुहावट सील गरिएको छ, लेबलहरू ट्रेस गर्न सकिन्छ।

  • बलियो → मोडेल पतन हुँदैन।

  • अर्थ → मेट्रिक्सको साथ मूल्याङ्कन गरिएको । ROC AUC राम्रो देखिन्छ तर कहिलेकाहीँ F1 वा क्यालिब्रेसन भनेको व्यवसायको ख्याल राख्ने कुरा हो।

  • तैनाथ गर्न सकिने → अनुमानित समय अनुमानित, स्रोतहरू समझदार, तैनाथी पछिको अनुगमन समावेश।

  • जिम्मेवार → निष्पक्षता परीक्षण, व्याख्यायोग्यता, दुरुपयोगको लागि रेलिङहरू [1]।

यी हिट गर्नुहोस् र तपाईं पहिले नै धेरैजसो बाटोमा हुनुहुन्छ। बाँकी केवल पुनरावृत्ति हो ... र "आन्द्राको अनुभूति" को एक थोपा। 🙂

मिनी युद्ध कथा: ठगी मोडेलमा, समग्र F1 उत्कृष्ट देखियो। त्यसपछि हामीले भूगोल + "कार्ड प्रस्तुत बनाम छैन" द्वारा विभाजित गर्यौं। आश्चर्य: एक स्लाइसमा झूटा नकारात्मकहरू बढे। पाठ जलाइएको - स्लाइस चाँडै, स्लाइस प्रायः।

द्रुत सुरुवात: एआई मोडेल बनाउने सबैभन्दा छोटो बाटो ⏱️

  1. कार्य परिभाषित गर्नुहोस् : वर्गीकरण, प्रतिगमन, श्रेणीकरण, अनुक्रम लेबलिंग, उत्पादन, सिफारिस।

  2. डेटा जम्मा गर्नुहोस् : सङ्कलन गर्नुहोस्, घटाउनुहोस्, राम्ररी विभाजन गर्नुहोस् (समय/अस्तित्व), यसलाई दस्तावेजीकरण गर्नुहोस् [1]।

  3. आधारभूत : सधैं सानो सुरु गर्नुहोस् - रसद प्रतिगमन, सानो रूख [3]।

  4. मोडेल परिवार छान्नुहोस् : तालिका → ग्रेडियन्ट बुस्टिङ; पाठ → सानो ट्रान्सफर्मर; दृष्टि → पूर्व-प्रशिक्षित CNN वा ब्याकबोन [3][5]।

  5. तालिम लूप : अप्टिमाइजर + प्रारम्भिक रोक; हानि र प्रमाणीकरण दुवै ट्र्याक गर्नुहोस् [4]।

  6. मूल्याङ्कन : क्रस-भ्यालिडेट गर्नुहोस्, त्रुटिहरूको विश्लेषण गर्नुहोस्, शिफ्ट अन्तर्गत परीक्षण गर्नुहोस्।

  7. प्याकेज : तौल बचत गर्नुहोस्, प्रिप्रोसेसरहरू, API र्‍यापर [2]।

  8. मनिटर : घडीको बहाव, विलम्बता, शुद्धता क्षय [2]।

कागजमा यो राम्रो देखिन्छ। व्यवहारमा, फोहोर। र त्यो ठीक छ।

तुलना तालिका: एआई मोडेल कसरी बनाउने भन्ने बारे उपकरणहरू 🛠️

उपकरण / पुस्तकालय को लागि उत्तम मूल्य यो किन काम गर्छ (नोटहरू)
विज्ञान-सिक्नुहोस् तालिकाबद्ध, आधाररेखाहरू नि:शुल्क - OSS सफा API, द्रुत प्रयोगहरू; अझै पनि क्लासिकहरू जित्छ [3]।
पाइटोर्च गहन सिकाइ नि:शुल्क - OSS गतिशील, पठनीय, विशाल समुदाय [4]।
टेन्सरफ्लो + केरास उत्पादन DL नि:शुल्क - OSS केरा अनुकूल; TF सर्भिङले तैनातीलाई सहज बनाउँछ।
JAX + सन अनुसन्धान + गति नि:शुल्क - OSS अटोडिफ + XLA = कार्यसम्पादन वृद्धि।
अँगालो हाल्ने अनुहार ट्रान्सफर्मरहरू एनएलपी, बायोडाटा, अडियो नि:शुल्क - OSS पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरू + पाइपलाइनहरू... शेफको चुम्बन [5]।
XGBoost/लाइटGBM तालिकागत प्रभुत्व नि:शुल्क - OSS प्रायः सामान्य डेटासेटहरूमा DL लाई हराउँछ।
फास्टएआई मैत्रीपूर्ण DL नि:शुल्क - OSS उच्च-स्तरको, क्षमाशील पूर्वनिर्धारितहरू।
क्लाउड अटोएमएल (विभिन्न) नो/लो-कोड प्रयोगमा आधारित $ तान्नुहोस्, छोड्नुहोस्, तैनाथ गर्नुहोस्; आश्चर्यजनक रूपमा ठोस।
ONNX रनटाइम अनुमान गति नि:शुल्क - OSS अनुकूलित सेवा, किनारा-मैत्री।

तपाईंले पुन: खोल्न जारी राख्नुहुने कागजातहरू: scikit-learn [3], PyTorch [4], Hugging Face [5]।

चरण १ - समस्यालाई नायक होइन, वैज्ञानिक जस्तै बनाउनुहोस् 🎯

कोड लेख्नु अघि, ठूलो स्वरमा यो भन्नुहोस्: यो मोडेलले कस्तो निर्णय दिनेछ? यदि त्यो अस्पष्ट छ भने, डेटासेट अझ खराब हुनेछ।

  • भविष्यवाणी लक्ष्य → एकल स्तम्भ, एकल परिभाषा। उदाहरण: ३० दिन भित्र मन्थन?

  • ग्र्यानुलारिटी → प्रति प्रयोगकर्ता, प्रति सत्र, प्रति वस्तु - मिश्रण नगर्नुहोस्। चुहावटको जोखिम बढ्दै गएको छ।

  • अवरोधहरू → विलम्बता, मेमोरी, गोपनीयता, किनारा बनाम सर्भर।

  • सफलताको मापन → एउटा प्राथमिक + केही गार्डहरू। असंतुलित कक्षाहरू? AUPRC + F1 प्रयोग गर्नुहोस्। प्रतिगमन? जब मध्यकहरू महत्त्वपूर्ण हुन्छन् तब MAE ले RMSE लाई हराउन सक्छ।

युद्धबाट सुझाव: README को पृष्ठ एकमा यी अवरोधहरू + मेट्रिक लेख्नुहोस्। कार्यसम्पादन बनाम विलम्बता टक्कर हुँदा भविष्यका तर्कहरू बचत गर्दछ।

चरण २ - डेटा सङ्कलन, सफाई, र वास्तवमा टिक्ने विभाजनहरू 🧹📦

डेटा नै मोडेल हो। तपाईंलाई थाहा छ। तैपनि, समस्याहरू:

  • उत्पत्ति → यो कहाँबाट आयो, कसको स्वामित्वमा छ, कुन नीति अन्तर्गत [1]।

  • लेबलहरू → कडा दिशानिर्देशहरू, अन्तर-टिप्पणीकर्ता जाँचहरू, लेखा परीक्षणहरू।

  • डि-डुप्लिकेशन → लुकेका डुप्लिकेटहरूले मेट्रिक्स बढाउँछन्।

  • विभाजन → अनियमित सधैं सही हुँदैन। पूर्वानुमानको लागि समय-आधारित प्रयोग गर्नुहोस्, प्रयोगकर्ता चुहावटबाट बच्नको लागि संस्था-आधारित।

  • चुहावट → तालिमको समयमा भविष्यमा हेर्नु हुँदैन।

  • कागजातहरू स्किमा, सङ्कलन, पूर्वाग्रहहरू [1] सहितको द्रुत डेटा कार्ड

अनुष्ठान: अन्तिम सम्म कहिल्यै नछुने पनि रोक्नुहोस्

चरण ३ - पहिलो आधारभूत कुरा: महिनाहरू बचत गर्ने विनम्र मोडेल 🧪

आधारभूत कुराहरू आकर्षक छैनन्, तर तिनीहरूले अपेक्षाहरूलाई आधार बनाउँछन्।

  • ट्याबुलर → scikit-learn LogisticRegression वा RandomForest, त्यसपछि XGBoost/LightGBM [3]।

  • पाठ → TF-IDF + रेखीय वर्गीकरणकर्ता। ट्रान्सफर्मरहरू अघि स्वास्थ्य जाँच गर्नुहोस्।

  • दृष्टि → सानो CNN वा पूर्व-प्रशिक्षित मेरुदण्ड, जमेको तहहरू।

यदि तपाईंको डीप नेटले बेसलाइनलाई मुश्किलले पार गर्छ भने, सास फेर्नुहोस्। कहिलेकाहीँ सिग्नल बलियो हुँदैन।

चरण ४ - डेटासँग मिल्ने मोडेलिङ दृष्टिकोण छान्नुहोस् 🍱

तालिकाबद्ध

पहिले ग्रेडियन्ट बुस्टिङ - अत्यन्त प्रभावकारी। फिचर इन्जिनियरिङ (अन्तर्क्रिया, एन्कोडिङ) अझै पनि महत्त्वपूर्ण छ।

पाठ

हल्का फाइन-ट्युनिङ भएका पूर्व-प्रशिक्षित ट्रान्सफर्मरहरू। यदि विलम्बता महत्त्वपूर्ण छ भने डिस्टिल्ड मोडेल [5]। टोकनाइजरहरू पनि महत्त्वपूर्ण छन्। द्रुत जितहरूको लागि: HF पाइपलाइनहरू।

तस्बिरहरू

पूर्व-प्रशिक्षित ब्याकबोन + फाइन-ट्यून हेडबाट सुरु गर्नुहोस्। वास्तविक रूपमा बढाउनुहोस् (फ्लिपहरू, क्रपहरू, जिटर)। सानो डेटाको लागि, केही-शट वा रेखीय प्रोबहरू।

समय श्रृंखला

आधारभूत कुराहरू: ढिलाइ सुविधाहरू, मुभिङ एभरेज। पुरानो-स्कूल ARIMA बनाम आधुनिक बुस्टेड रूखहरू। प्रमाणीकरणमा सधैं समय क्रमको सम्मान गर्नुहोस्।

नियम: सानो, स्थिर मोडेल > ओभरफिट राक्षस।

चरण ५ - तालिमको लूप, तर धेरै जटिल नगर्नुहोस् 🔁

तपाईंलाई चाहिने सबै: डेटा लोडर, मोडेल, हानि, अप्टिमाइजर, शेड्युलर, लगिङ। ​​सकियो।

  • अप्टिमाइजरहरू : एडम वा SGD मोमेन्टमको साथ। धेरै ट्वीक नगर्नुहोस्।

  • ब्याच साइज : थ्र्याशिङ बिना उपकरण मेमोरी अधिकतम गर्नुहोस्।

  • नियमितीकरण : छोड्ने, तौल घट्ने, चाँडै रोकिने।

  • मिश्रित परिशुद्धता : विशाल गति वृद्धि; आधुनिक फ्रेमवर्कहरूले यसलाई सजिलो बनाउँछ [4]।

  • पुनरुत्पादन क्षमता : बीउहरू सेट गर्नुहोस्। यो अझै पनि हल्लिनेछ। त्यो सामान्य हो।

क्यानोनिकल ढाँचाहरूको लागि PyTorch ट्यूटोरियलहरू हेर्नुहोस् [4]।

चरण ६ - लिडरबोर्ड अंक होइन, वास्तविकता प्रतिबिम्बित गर्ने मूल्याङ्कन 🧭

औसत मात्र होइन, स्लाइसहरू जाँच गर्नुहोस्:

  • क्यालिब्रेसन → सम्भाव्यताको केही अर्थ हुनुपर्छ। विश्वसनीयता प्लटहरूले मद्दत गर्छ।

  • भ्रम अन्तर्दृष्टि → थ्रेसहोल्ड कर्भहरू, ट्रेड-अफहरू देखिने।

  • त्रुटि बकेटहरू → क्षेत्र, उपकरण, भाषा, समय अनुसार विभाजित गर्नुहोस्। कमजोरीहरू पत्ता लगाउनुहोस्।

  • बलियोपन → शिफ्ट अन्तर्गत परीक्षण, गडबड इनपुटहरू।

  • मानव-इन-लूप → यदि मानिसहरूले यसलाई प्रयोग गर्छन् भने, उपयोगिता परीक्षण गर्नुहोस्।

छोटो किस्सा: तालिम र उत्पादन बीचको युनिकोड सामान्यीकरण बेमेलबाट एउटा रिकल डिप आयो। लागत? ४ पूर्ण अंक।

चरण ७ - प्याकेजिङ, सेवा, र आँसु बिना MLOps 🚚

यो त्यस्तो ठाउँ हो जहाँ परियोजनाहरू प्रायः अलपत्र पर्छन्।

  • कलाकृतिहरू : मोडेल तौल, प्रिप्रोसेसरहरू, कमिट ह्यास।

  • Env : पिन संस्करणहरू, कन्टेनराइज लीन।

  • इन्टरफेस : /health + /predict ।

  • विलम्बता/थ्रुपुट : ब्याच अनुरोधहरू, वार्म-अप मोडेलहरू।

  • हार्डवेयर : क्लासिक्सको लागि CPU ठीक छ; DL को लागि GPU हरू। ONNX रनटाइमले गति/पोर्टेबिलिटी बढाउँछ।

पूर्ण पाइपलाइन (CI/CD/CT, अनुगमन, रोलब्याक) को लागि, गुगलको MLOps कागजातहरू ठोस छन् [2]।

चरण ८ - आतंक बिना निगरानी, ​​बहाव, र पुन: तालिम 📈🧭

मोडेलहरू क्षय हुन्छन्। प्रयोगकर्ताहरू विकसित हुन्छन्। डेटा पाइपलाइनहरूले गलत व्यवहार गर्छन्।

  • डेटा जाँचहरू : स्किमा, दायराहरू, शून्यहरू।

  • भविष्यवाणीहरू : वितरण, बहाव मेट्रिक्स, आउटलियरहरू।

  • कार्यसम्पादन : लेबलहरू आइपुगेपछि, मेट्रिक्स गणना गर्नुहोस्।

  • अलर्टहरू : विलम्बता, त्रुटिहरू, बहाव।

  • ताल पुन: तालिम दिनुहोस् : ट्रिगर-आधारित > क्यालेन्डर-आधारित।

लूपलाई दस्तावेजीकरण गर्नुहोस्। विकीले "आदिवासी स्मृति" लाई हराउँछ। गुगल सीटी प्लेबुकहरू [2] हेर्नुहोस्।

जिम्मेवार एआई: निष्पक्षता, गोपनीयता, व्याख्यात्मकता 🧩🧠

यदि मानिसहरू प्रभावित भएमा, जिम्मेवारी ऐच्छिक हुँदैन।

  • निष्पक्षता परीक्षण → संवेदनशील समूहहरूमा मूल्याङ्कन गर्नुहोस्, यदि खाडलहरू छन् भने कम गर्नुहोस् [1]।

  • व्याख्यायोग्यता → तालिकाको लागि SHAP, गहिरोको लागि एट्रिब्युशन। सावधानीपूर्वक ह्यान्डल गर्नुहोस्।

  • गोपनीयता/सुरक्षा → PII न्यूनतम गर्नुहोस्, गुमनाम राख्नुहोस्, सुविधाहरू लक गर्नुहोस्।

  • नीति → अभिप्रेत बनाम निषेधित प्रयोगहरू लेख्नुहोस्। पछि पीडा बचत गर्दछ [1]।

एउटा छोटो मिनी वाकथ्रु 🧑🍳

मानौं हामी समीक्षा वर्गीकरण गर्दैछौं: सकारात्मक बनाम नकारात्मक।

  1. डेटा → समीक्षा सङ्कलन गर्नुहोस्, घटाउनुहोस्, समय अनुसार विभाजन गर्नुहोस् [1]।

  2. आधारभूत → TF-IDF + लजिस्टिक रिग्रेसन (scikit-learn) [3]।

  3. अपग्रेड → हगिङ फेसको साथ सानो पूर्व-प्रशिक्षित ट्रान्सफर्मर [5]।

  4. रेल → केही युगहरू, चाँडै रोकिने, ट्र्याक F1 [4]।

  5. इभल → कन्फ्युजन म्याट्रिक्स, प्रेसिजन@रिकल, क्यालिब्रेसन।

  6. प्याकेज → टोकनाइजर + मोडेल, फास्टएपीआई र्‍यापर [2]।

  7. मनिटर → वर्गहरूमा हेराइको बहाव [2]।

  8. जिम्मेवार ट्वीक्स → फिल्टर PII, संवेदनशील डेटाको सम्मान गर्नुहोस् [1]।

टाइट लेटन्सी? मोडेल डिस्टिल गर्नुहोस् वा ONNX मा निर्यात गर्नुहोस्।

मोडेलहरूलाई चलाख देखाउने तर मूर्ख बनाउने सामान्य गल्तीहरू 🙃

  • चुहावटका सुविधाहरू (रेलमा घटना पछिको डेटा)।

  • गलत मेट्रिक (टोलीले फिर्ता बोलाउने कुरामा ध्यान दिँदा AUC)।

  • सानो भ्याल सेट (हल्लापूर्ण "ब्रेकथ्रु")।

  • वर्ग असन्तुलनलाई बेवास्ता गरियो.

  • बेमेल पूर्व-प्रक्रिया (ट्रेन बनाम सर्भ)।

  • धेरै चाँडै अति-अनुकूलन गर्दै.

  • बाधाहरू बिर्सँदै (मोबाइल एपमा विशाल मोडेल)।

अनुकूलन युक्तिहरू 🔧

  • स्मार्ट डेटा थप्नुहोस्

  • कडाइका साथ नियमित गर्नुहोस्: छाड्ने, साना मोडेलहरू।

  • सिकाइ दर तालिका (कोसाइन/चरण)।

  • ब्याच स्वीप - ठूलो सधैं राम्रो हुँदैन।

  • गतिको लागि मिश्रित परिशुद्धता + भेक्टराइजेशन [4]।

  • परिमाणीकरण, स्लिम मोडेलहरूमा काँटछाँट।

  • क्यास इम्बेडिङहरू/प्रि-कम्प्युट हेभी अप्स।

विस्फोट नहुने डेटा लेबलिङ 🏷️

  • दिशानिर्देशहरू: विस्तृत, किनारा केसहरू सहित।

  • ट्रेन लेबलरहरू: क्यालिब्रेसन कार्यहरू, सम्झौता जाँचहरू।

  • गुणस्तर: सुनको सेट, स्पट चेक।

  • उपकरणहरू: संस्करणित डेटासेटहरू, निर्यातयोग्य योजनाहरू।

  • नैतिकता: उचित तलब, जिम्मेवार स्रोत। पूर्णविराम [1]।

तैनाती ढाँचाहरू 🚀

  • ब्याच स्कोरिङ → रात्रिकालीन काम, गोदाम।

  • वास्तविक-समय माइक्रोसर्भिस → सिंक API, क्यासिङ थप्नुहोस्।

  • स्ट्रिमिङ → घटना-संचालित, जस्तै, ठगी।

  • एज → कम्प्रेस, परीक्षण उपकरणहरू, ONNX/TensorRT।

रनबुक राख्नुहोस्: रोलब्याक चरणहरू, कलाकृति पुनर्स्थापना [2]।

तपाईंको समयको लायक स्रोतहरू 📚

  • आधारभूत कुराहरू: scikit-learn प्रयोगकर्ता गाइड [3]

  • DL ढाँचाहरू: PyTorch ट्यूटोरियलहरू [4]

  • स्थानान्तरण सिकाइ: अनुहारलाई अँगालो हाल्ने द्रुत सुरुवात [5]

  • शासन/जोखिम: NIST AI RMF [1]

  • MLOps: गुगल क्लाउड प्लेबुकहरू [2]

बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू 💡

  • GPU चाहिन्छ? ट्याबुलरको लागि होइन। DL को लागि, हो (क्लाउड भाडामा काम गर्दछ)।

  • पर्याप्त डेटा छ? लेबलहरू हल्लाउन नसकेसम्म धेरै राम्रो हुन्छ। सानो सुरु गर्नुहोस्, दोहोर्याउनुहोस्।

  • मेट्रिक छनौट? एउटै मिल्दो निर्णयको लागत लाग्छ। म्याट्रिक्स लेख्नुहोस्।

  • बेसलाइन छोड्नुहुन्छ? तपाईं ... जसरी तपाईं ब्रेकफास्ट छोडेर पछुताउन सक्नुहुन्छ।

  • AutoML? बुटस्ट्र्यापिङको लागि राम्रो। अझै पनि आफ्नै अडिटहरू गर्नुहोस् [2]।

अलि अस्तव्यस्त सत्य 🎬

एआई मोडेल कसरी बनाउने भन्ने कुरा विदेशी गणितको बारेमा कम र शिल्पको बारेमा बढी हो: तीखो फ्रेमिङ, सफा डेटा, आधारभूत स्वास्थ्य जाँच, ठोस मूल्याङ्कन, दोहोरिने पुनरावृत्ति। भविष्यमा तपाईंले रोक्न सकिने गडबडीहरू सफा नगर्नुहोस् भनेर जिम्मेवारी थप्नुहोस् [1][2]।

सत्य के हो भने, "बोरिंग" संस्करण - कडा र व्यवस्थित - प्रायः शुक्रबार बिहान २ बजे हतार गरिएको आकर्षक मोडेललाई उछिन्छ। र यदि तपाईंको पहिलो प्रयास अनाड़ी लाग्छ भने? त्यो सामान्य हो। मोडेलहरू अमिलो स्टार्टरहरू जस्तै हुन्: खुवाउनुहोस्, अवलोकन गर्नुहोस्, कहिलेकाहीं पुन: सुरु गर्नुहोस्। 🥖🤷

TL;DR

  • फ्रेम समस्या + मेट्रिक; चुहावट समाप्त गर्नुहोस्।

  • पहिलो आधारभूत कुरा; सरल उपकरणहरू उत्कृष्ट छन्।

  • पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरूले मद्दत गर्छन् - तिनीहरूलाई पूजा नगर्नुहोस्।

  • स्लाइसहरूमा मूल्याङ्कन गर्नुहोस्; क्यालिब्रेट गर्नुहोस्।

  • MLOps का आधारभूत कुराहरू: संस्करणीकरण, अनुगमन, रोलब्याक।

  • जिम्मेवार एआई सक्रिय छ, बोल्ट गरिएको छैन।

  • दोहोर्याउनुहोस्, मुस्कुराउनुहोस् - तपाईंले एआई मोडेल बनाउनुभएको छ। 😄

सन्दर्भ सामग्रीहरू

  1. NIST — कृत्रिम बुद्धिमत्ता जोखिम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क (AI RMF १.०) । लिङ्क

  2. गुगल क्लाउड — MLOps: मेसिन लर्निङमा निरन्तर डेलिभरी र स्वचालन पाइपलाइनहरू । लिङ्क

  3. scikit-learn — प्रयोगकर्ता गाइड । लिङ्क

  4. पाइटोर्च — आधिकारिक ट्यूटोरियलहरू । लिङ्क

  5. अँगालो हाल्ने अनुहार — ट्रान्सफर्मर क्विकस्टार्ट । लिङ्क

आधिकारिक एआई सहायक स्टोरमा नवीनतम एआई खोज्नुहोस्

हाम्रो बारेमा

ब्लगमा फर्कनुहोस्