प्रभावी ML डॉक्यूमेंटेशन लिखना

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

उत्कृष्ट ML डॉक्यूमेंटेशन के घटक

यह हमें डेटा की गुणवत्ता आँकने की प्रक्रियाएँ तय करने देता है.

साथ ही अन्य फायदे भी मिलते हैं:

sources

एक संरचना जो डेटा के संगठन का वर्णन करती है.

रिलेशनल डेटाबेस स्कीमा के लिए:

Database key	Data type	Data order
`Person.name`	`string`	`nominal`
`Person.survey_score`	`integer`	`ordinal`

schema

हमने response वैरिएबल को कैसे लेबल किया, इसका डॉक्यूमेंटेशन बढ़ाता है:

select

लेबलिंग मेथड समय के साथ बदल सकते हैं.

आपके मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के विभिन्न चरणों का विज़ुअल प्रतिनिधित्व.

अक्सर इसमें शामिल होता है:

प्रयोग और सर्वश्रेष्ठ मॉडल चुनने की प्रक्रिया का डॉक्यूमेंटेशन में शामिल करें:

choice

प्रशिक्षण वातावरण का डॉक्यूमेंटेशन करते समय शामिल करें:

उपयोग पैकेज और उनके वर्शन (जैसे scikit-learn==1.1.3).
नॉन-डिटरमिनिस्टिक प्रशिक्षण के लिए कोई random seeds (जैसे dimensionality reduction एल्गोरिदम).

क्यों?

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना