क्या आपका डिप्लॉय किया गया AI सिस्टम सफल है?

Understanding Artificial Intelligence

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

सफलता कब मापें?

MLOps मेथडोलॉजी लाइफसाइकल

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सफलता कब मापें?

MLOps लाइफसाइकल में सफलता मापना

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ऑफलाइन परफॉर्मेंस मापना - accuracy

ट्रेनिंग और वैलिडेशन डेटा

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ऑफलाइन परफॉर्मेंस मापना - accuracy

मॉडल ट्रेन करना

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ऑफलाइन परफॉर्मेंस मापना - accuracy

टेस्ट उदाहरणों से मॉडल वैलिडेट करना

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ऑफलाइन परफॉर्मेंस मापना - accuracy

प्रेडिक्शंस की वास्तविक लेबल्स से तुलना

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ऑफलाइन परफॉर्मेंस मापना - accuracy

accuracy निकालना

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accuracy से आगे — एरर और अन्य मेट्रिक्स

रिग्रेशन मॉडलों में एरर मेट्रिक

सर्च और रिकमेंडेशन इंजनों के लिए मेट्रिक्स: रैंकिंग क्वालिटी — उपयोगकर्ता के लिए रैंक किए गए आइटम्स की प्रासंगिकता, सर्च परिणामों/सिफारिशों में विविधता, आदि।

रिकमेंड किए गए प्रोडक्ट्स की रैंकिंग

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प्रोडक्शन में सफलता मापना

  • मॉडल डीग्रेडेशन: समय के साथ मेट्रिक का मान खराब होना

मॉडल डीग्रेडेशन

  • बिजनेस मेट्रिक्स: Key Performance Indicators (KPIs)
    • संगठन के उद्देश्यों के प्रदर्शन और प्रगति का संकेतक
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जोखिम: क्या गलत हो सकता है?

संभावित जोखिमों में शामिल हैं:

  • डेटा बायस
  • पारदर्शिता की कमी
  • एथिकल चिंताएँ
  • सिस्टम की संदिग्ध विश्वसनीयता
  • साइबर खतरों के प्रति संवेदनशीलता

Proof-of-Concept (PoC):

  • व्यवहार्यता और संभावित वैल्यू मान्य करने के लिए पायलट डेमोंस्ट्रेटर + जोखिमों की शुरुआती पहचान
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अभ्यास करते हैं!

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