প্রশ্ন:
ডেটা বিজ্ঞান প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় এবং অপ্টিমাইজ করার কয়েকটি কী কী উপায় রয়েছে?
উত্তর:মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে ডেটা বিজ্ঞান প্রক্রিয়া এবং এআইকে চারটি স্বতন্ত্র পর্যায়ে বিভক্ত করা যেতে পারে:
- তথ্য অর্জন এবং অন্বেষণ,
- মডেল ভবন,
- মডেল স্থাপনা এবং
- অনলাইন মূল্যায়ন এবং পরিশোধন।
আমার অভিজ্ঞতা থেকে, সবচেয়ে বাধাগ্রস্ত পর্যায়গুলি হ'ল যেকোন মেশিন-লার্নিং-ভিত্তিক ডেটা বিজ্ঞান প্রক্রিয়াতে ডেটা অর্জন এবং মডেল স্থাপনার পর্যায়গুলি এবং সেগুলি অনুকূল করার জন্য এখানে দুটি উপায় রয়েছে:
1. একটি অত্যন্ত অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটাস্টোর স্থাপন করুন।
বেশিরভাগ সংস্থায়, ডেটা একটি কেন্দ্রীয় জায়গায় সংরক্ষণ করা হয় না। আসুন কেবল গ্রাহকদের সম্পর্কিত তথ্য নেওয়া যাক। আপনার ব্যবসায়ের কোনও ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন হলে গ্রাহকের যোগাযোগের তথ্য, গ্রাহক সহায়তা ইমেল, গ্রাহক প্রতিক্রিয়া এবং গ্রাহক ব্রাউজিংয়ের ইতিহাস রয়েছে। এই সমস্ত ডেটা প্রাকৃতিকভাবে ছড়িয়ে ছিটিয়ে রয়েছে, কারণ তারা বিভিন্ন উদ্দেশ্যে পরিবেশন করে। এগুলি বিভিন্ন ডেটাবেজে থাকতে পারে এবং কিছু সম্পূর্ণ কাঠামোগত এবং কিছু কাঠামোগত কাঠামোগত হতে পারে এবং এমনকি প্লেইন টেক্সট ফাইল হিসাবে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
দুর্ভাগ্যক্রমে, সমস্ত এনএলপি, মেশিন লার্নিং এবং এআই সমস্যাগুলির ভিত্তি হিসাবে ডেটা বিজ্ঞানের কাজগুলিতে এই ডেটাসেটগুলির বিক্ষিপ্ততা অত্যন্ত সীমাবদ্ধ। সুতরাং, ডেটাস্টোর - এই সমস্ত ডেটা এক জায়গায় থাকা মডেল বিকাশ এবং মোতায়েনের ক্ষেত্রে ত্বরান্বিত করার পক্ষে সর্বপ্রথম। এটি সমস্ত ডেটা বিজ্ঞান প্রক্রিয়াগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হিসাবে প্রদত্ত, সংস্থাগুলি তাদের ডেটাস্টোরগুলি তৈরিতে সহায়তা করার জন্য যোগ্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের নিয়োগ করা উচিত। এটি সহজেই একসাথে সাধারণ ডেটা ডাম্প হিসাবে শুরু হতে পারে এবং ধীরে ধীরে একটি সুচিন্তিত ডেটা সংগ্রহস্থলে পরিণত হতে পারে, সম্পূর্ণ উদ্দেশ্যে নথিভুক্ত এবং বিভিন্ন উদ্দেশ্যে বিভিন্ন উপকরণের উপাত্তগুলিকে উপাত্তগুলিকে বিভিন্ন উদ্দেশ্যে রফতানি করতে ইউটিলিটি সরঞ্জামগুলি সহ প্রশ্নাগারযোগ্য।
২.বিহীন সংহতকরণের জন্য পরিষেবা হিসাবে আপনার মডেলগুলি প্রকাশ করুন।
ডেটা অ্যাক্সেস সক্ষম করার পাশাপাশি, ডেটা বিজ্ঞানীদের দ্বারা উত্পাদিত মডেলগুলিকে পণ্যটিতে সংহত করতে সক্ষম হওয়াও গুরুত্বপূর্ণ। পাইথনের উন্নত মডেলগুলিকে রুবিতে চলমান একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন দিয়ে সংহত করা চূড়ান্ত হতে পারে। এছাড়াও, মডেলগুলিতে প্রচুর ডেটা নির্ভরতা থাকতে পারে যা আপনার পণ্য সরবরাহ করতে সক্ষম হতে পারে।
এর সাথে মোকাবিলা করার একটি উপায় হ'ল আপনার মডেলটির চারপাশে একটি শক্তিশালী অবকাঠামো স্থাপন করা এবং মডেলটিকে "ওয়েব পরিষেবা" হিসাবে ব্যবহার করার জন্য আপনার পণ্যটির প্রয়োজনীয় পর্যাপ্ত কার্যকারিতা প্রকাশ করা For উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির পণ্য পর্যালোচনায় অনুভূতির শ্রেণিবিন্যাসের প্রয়োজন হয়, প্রাসঙ্গিক পাঠ্য সরবরাহ করা এবং পরিষেবাটি পরিষেবাটি সরাসরি ব্যবহার করতে পারে এমন উপযুক্ত অনুভূতির শ্রেণিবিন্যাস ফিরিয়ে দেবে, ওয়েব সার্ভিসটি শুরু করা দরকার all এইভাবে ইন্টিগ্রেশনটি কেবলমাত্র একটি এপিআই কল আকারে। যে মডেলটি এবং এটির ব্যবহার করে তা ডিকোপলিং করা আপনার নতুন পণ্যগুলির জন্য খুব সহজেই সহজ করে তোলে যা আপনি সামান্য ঝামেলা সহ এই মডেলগুলি ব্যবহার করেন।
এখন, আপনার মডেলের চারপাশে অবকাঠামো স্থাপন করা সম্পূর্ণ অন্য গল্প এবং আপনার ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলির কাছ থেকে একটি ভারী প্রাথমিক বিনিয়োগের প্রয়োজন। অবকাঠামোটি একবার হলে, এটি এমনভাবে মডেল তৈরির বিষয় যা অবকাঠামোতে ফিট করে।
