एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग

MLOps Concepts

Folkert Stijnman

ML Engineer

मशीन लर्निंग एक्सपेरिमेंट

मशीन लर्निंग एक्सपेरिमेंट के घटक

एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग क्यों ज़रूरी है?

हर एक्सपेरिमेंट में ये फैक्टर कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं:

मशीन लर्निंग कॉन्फ़िगरेशन

ML लाइफसाइकल में एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग

एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग मदद करती है:

रिज़ल्ट्स की तुलना करें
पिछले एक्सपेरिमेंट्स दोहराएँ
डेवलपर्स और स्टेकहोल्डर्स संग सहयोग करें
स्टेकहोल्डर्स को रिज़ल्ट्स रिपोर्ट करें

एक्सपेरिमेंट्स को कैसे ट्रैक करें?

Tool	Pro	Con
Spreadsheet	सीधा, इस्तेमाल में आसान	बहुत मैनुअल काम चाहिए
Proprietary platform	हमारी प्रक्रिया के लिए कस्टम समाधान	समय और मेहनत चाहिए
Experiment tracking tool	एक्सपेरिमेंट्स के लिए विशेष रूप से बना	टूल से परिचित होना पड़ेगा

एक मशीन लर्निंग एक्सपेरिमेंट

मशीन लर्निंग एक्सपेरिमेंट उदाहरण

एक्सपेरिमेंट की प्रक्रिया

हाइपोथेसिस बनाएँ: "We expect that..."
इमेजेस और लेबल जुटाएँ
एक्सपेरिमेंट्स परिभाषित करें, जैसे मॉडल टाइप, हाइपरपैरामीटर्स, डेटासेट्स
एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग सेटअप करें
मशीन लर्निंग मॉडल(s) ट्रेन करें
होल्ड-आउट टेस्ट सेट पर मॉडल्स टेस्ट करें
सबसे उपयुक्त मॉडल रजिस्टर करें
विज़ुअलाइज़ करें, टीम/स्टेकहोल्डर्स को रिपोर्ट करें, और अगले कदम तय करें

मशीन लर्निंग मॉडल ट्रेनिंग और टेस्टिंग

अभ्यास करते हैं!

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