विषयसूची:
- एक मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना क्या है?
- डेटा मॉडल को कितनी बार बनाए रखा जाना चाहिए?
- मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना क्यों महत्वपूर्ण है?
- आप मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे बनाए रखते हैं?
वीडियो: ऐसे कौन से परिदृश्य हैं जो किसी मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करने का कारण बन सकते हैं?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
मॉडल पुनर्प्रशिक्षण के लिए सबसे बुनियादी, मौलिक कारण यह है कि बाहरी दुनिया जिसकी भविष्यवाणी की जा रही है वह बदलती रहती है और परिणामस्वरूप अंतर्निहित डेटा बदलता है, जिससे मॉडल बहाव ।
गतिशील वातावरण
- हमेशा बदलती ग्राहक वरीयता।
- प्रतिस्पर्धी स्थान तेजी से बढ़ रहा है।
- भौगोलिक बदलाव।
- आर्थिक कारक।
एक मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना क्या है?
बल्कि पुनर्प्रशिक्षण का अर्थ है उस प्रक्रिया को फिर से चलाना जो डेटा के नए प्रशिक्षण सेट पर पहले से चयनित मॉडल को उत्पन्न करती हैसुविधाएँ, मॉडल एल्गोरिथम और हाइपरपैरामीटर खोज स्थान सभी समान रहना चाहिए। इसके बारे में सोचने का एक तरीका यह है कि पुन: प्रशिक्षण में कोई कोड परिवर्तन शामिल नहीं है।
डेटा मॉडल को कितनी बार बनाए रखा जाना चाहिए?
एक संगठन को केवल के लिए डेटा को तब तक बनाए रखना चाहिए जब तक इसकी आवश्यकता हो, चाहे वह छह महीने का हो या छह साल का। डेटा को आवश्यकता से अधिक समय तक बनाए रखना अनावश्यक संग्रहण स्थान लेता है और आवश्यकता से अधिक खर्च होता है।
मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना क्यों महत्वपूर्ण है?
इससे पता चलता है कि रिट्रेनिंग क्यों ज़रूरी है! जैसा कि सीखने के लिए और अधिक डेटा है और मॉडल ने जो पैटर्न सीखा है वह अब पर्याप्त नहीं है। दुनिया बदलती है, कभी तेज, कभी धीमी लेकिन बदलती जरूर है और इसके साथ हमारे मॉडल को बदलने की जरूरत है।
आप मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे बनाए रखते हैं?
संदूषण के लिए प्रशिक्षण और सेवा डेटा की निगरानी
- अपने आने वाले डेटा को सत्यापित करें। …
- प्रशिक्षण-सेवा तिरछा के लिए जाँच करें। …
- सेवारत सुविधाओं पर प्रशिक्षण देकर प्रशिक्षण-सेवा के तिरछेपन को कम करें। …
- समय-समय पर अनावश्यक सुविधाओं की छँटाई करें। …
- तैनाती करने से पहले अपने मॉडल की पुष्टि करें। …
- छाया अपना मॉडल जारी करें। …
- अपने मॉडल स्वास्थ्य की निगरानी करें।
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प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग क्यों करें?
सीधे शब्दों में कहें तो, एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल एक मॉडल होता है जिसे किसी अन्य द्वारा समान समस्या को हल करने के लिए बनाया जाता है समान समस्या को हल करने के लिए खरोंच से एक मॉडल बनाने के बजाय, आप प्रारंभिक बिंदु के रूप में अन्य समस्या पर प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, अगर आप सेल्फ लर्निंग कार बनाना चाहते हैं। सीएनएन के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना क्यों फायदेमंद है?
प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग कब करें?
सीधे शब्दों में कहें तो, एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल एक समान समस्या को हल करने के लिए किसी और द्वारा बनाया गया मॉडल है। इसी तरह की समस्या को हल करने के लिए खरोंच से एक मॉडल बनाने के बजाय, आप अन्य समस्या पर प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग शुरुआती बिंदु के रूप में करते हैं उदाहरण के लिए, यदि आप एक सेल्फ लर्निंग कार बनाना चाहते हैं। प्रशिक्षित मॉडल का क्या अर्थ है?
