মডেল পুনঃপ্রশিক্ষণের সবচেয়ে মৌলিক, মৌলিক কারণ হল যে ভবিষ্যদ্বাণী করা হচ্ছে বাইরের জগত পরিবর্তন হতে থাকে এবং এর ফলে অন্তর্নিহিত ডেটা পরিবর্তিত হয়, যার ফলে মডেল ড্রিফ্ট হয় ।
ডাইনামিক পরিবেশ
- সর্বদা পরিবর্তনশীল গ্রাহক পছন্দ।
- দ্রুত গতিতে প্রতিযোগিতামূলক স্থান।
- ভৌগলিক পরিবর্তন।
- অর্থনৈতিক কারণ।
একটি মডেলকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া কী?
বরং পুনঃপ্রশিক্ষণ বলতে বোঝায় প্রসেসটি পুনরায় চালানোর জন্য যা পূর্বে নির্বাচিত মডেলটিকে ডেটার একটি নতুন প্রশিক্ষণ সেটে তৈরি করেছিলবৈশিষ্ট্য, মডেল অ্যালগরিদম, এবং হাইপারপ্যারামিটার অনুসন্ধান স্থান সব একই থাকা উচিত। এটি সম্পর্কে চিন্তা করার একটি উপায় হল পুনঃপ্রশিক্ষণে কোনো কোড পরিবর্তন জড়িত নয়৷
কত ঘন ঘন একটি ডেটা মডেল ধরে রাখা উচিত?
একটি সংস্থার কেবলমাত্র যতক্ষণ পর্যন্ত ডেটা রাখা উচিত, তা ছয় মাস বা ছয় বছর। প্রয়োজনের চেয়ে বেশি সময় ধরে ডেটা রাখার জন্য অপ্রয়োজনীয় স্টোরেজ স্পেস লাগে এবং প্রয়োজনের চেয়ে বেশি খরচ হয়।
মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এটি দেখায় কেন পুনরায় প্রশিক্ষণ গুরুত্বপূর্ণ! যেহেতু সেখান থেকে শেখার জন্য আরও ডেটা রয়েছে এবং মডেলটি শিখেছে এমন প্যাটার্নগুলি আর যথেষ্ট ভাল নয়৷ পৃথিবী পরিবর্তিত হয়, কখনও দ্রুত, কখনও কখনও ধীর তবে এটি অবশ্যই পরিবর্তিত হয় এবং আমাদের মডেলকে এর সাথে পরিবর্তন করতে হবে।
আপনি কিভাবে একটি মেশিন লার্নিং মডেল বজায় রাখেন?
দূষণের জন্য প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন ডেটা মনিটর করুন
- আপনার ইনকামিং ডেটা যাচাই করুন। …
- ট্রেনিং-সার্ভিং স্ক্যু চেক করুন। …
- পরিষেদিত বৈশিষ্ট্যগুলির প্রশিক্ষণের মাধ্যমে প্রশিক্ষণ-সার্ভিং স্কুকে ছোট করুন। …
- অপ্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি পর্যায়ক্রমে ছাঁটাই। …
- নিয়োগ করার আগে আপনার মডেল যাচাই করুন। …
- শ্যাডো আপনার মডেল প্রকাশ করুন। …
- আপনার মডেল স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ করুন।
