বাড়ি প্রবণতা স্থানীয় মেশিনে মিলি প্রশিক্ষণ কেন চালাবেন এবং তারপরে কোনও সার্ভারে নিয়মিত সম্পাদন চালাবেন?

স্থানীয় মেশিনে মিলি প্রশিক্ষণ কেন চালাবেন এবং তারপরে কোনও সার্ভারে নিয়মিত সম্পাদন চালাবেন?

Anonim

প্রশ্ন:

স্থানীয় মেশিনে মেশিন লার্নিং (এমএল) প্রশিক্ষণ কেন এবং তারপরে কোনও সার্ভারে নিয়মিত সম্পাদন চালানো হয়?

উত্তর:

একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের কাঠামো কীভাবে তৈরি করা যায় এবং এর ট্রেন ও পরীক্ষার পর্যায়গুলি কীভাবে আমরা এমএল "জীবনচক্র" এর মধ্য দিয়ে চলেছি এবং প্রোগ্রামটিকে প্রশিক্ষণ পরিবেশ থেকে উত্পাদন পরিবেশে নিয়ে আসে তার সাথে অনেক কিছু রয়েছে।

স্থানীয় মেশিনে এমএল প্রশিক্ষণ স্থাপনের উপরোক্ত মডেলটি ব্যবহার করার এবং তারপরে একটি সার্ভার-ভিত্তিক সিস্টেমে এক্সিকিউশন সরিয়ে নিয়ে যাওয়ার সহজ কারণগুলির মধ্যে একটি হ'ল ডিউটিগুলি অপরিহার্যভাবে পৃথক করার সুবিধা। সাধারণভাবে, আপনি প্রশিক্ষণ সেটটি বিচ্ছিন্ন হতে চান, যাতে প্রশিক্ষণটি কোথায় শুরু হয় এবং কোথায় পরীক্ষা শুরু হয় এবং কোথায় পরীক্ষা শুরু হয় তার একটি পরিষ্কার চিত্র আপনার কাছে রয়েছে। এই কেডি নুগেটস নিবন্ধটি স্থানীয় মেশিনে প্রশিক্ষণ সেটগুলি বিচ্ছিন্ন করার জন্য অন্যান্য কয়েকটি কারণের মধ্য দিয়ে গিয়ে মোটা ধরণের পদ্ধতিতে নীতিটি নিয়ে কথা বলে। এই মডেলের জন্য অন্য একটি মূল মূল্য প্রস্তাবটি হ'ল, খুব ভিন্ন স্থাপত্যের উপর প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার সেট সহ, আপনি কখনই যৌথ ট্রেন / পরীক্ষার বরাদ্দ সম্পর্কে বিভ্রান্ত হবেন না!

সাইবার সিকিউরিটির সাথে আরেকটি আকর্ষণীয় সুবিধা রয়েছে। বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেছেন যে আপনার যদি কোনও লোকাল মেশিনে প্রাথমিক ট্রেন প্রক্রিয়া থাকে তবে এটি ইন্টারনেটে সংযুক্ত হতে হবে না! এটি সুরক্ষাটিকে মৌলিক উপায়ে প্রসারিত করে, প্রক্রিয়াটিকে "ইনকিউবেটিং" না করা অবধি প্রযোজনা বিশ্বে হিট হয়, যেখানে আপনাকে সার্ভারের মডেলটিতে পর্যাপ্ত সুরক্ষা তৈরি করতে হবে।

তদতিরিক্ত, এই "বিচ্ছিন্ন" মডেলগুলির মধ্যে কিছু ধারণা ধারণা এবং প্রচ্ছন্ন প্রসঙ্গের মতো সমস্যাগুলির সাথে সহায়তা করতে পারে - "অ-ধর্মহীনতা" নীতিটি বিকাশকারীদের সতর্ক করে যে ডেটা সময়ের সাথে "একই রকম থাকবে না" (যা মাপা হচ্ছে তার উপর নির্ভর করে) এবং এটি একটি পরীক্ষার পর্বকে ট্রেনের সাথে মেলাতে অনেক অভিযোজনযোগ্যতা নিতে পারে। বা, কিছু ক্ষেত্রে, ট্রেন এবং পরীক্ষার প্রক্রিয়াগুলি একত্রিত হয়, বিভ্রান্তি তৈরি করে।

প্রথমবারের জন্য একটি সার্ভারে পরীক্ষার পর্ব স্থাপন করা বিভিন্ন "ব্ল্যাক বক্স" মডেলগুলিকে সুবিধাজনক করতে পারে যেখানে আপনি ডেটা অভিযোজনযোগ্যতার সমস্যাটি ঠিক করেন। কিছু ক্ষেত্রে, এটি একাধিক প্ল্যাটফর্মে পরিবর্তন অর্ডার দেওয়ার অপ্রয়োজনীয় প্রক্রিয়াটিকে সরিয়ে দেয়।

তারপরে, এছাড়াও, সার্ভার পরিবেশটি প্রকৃতপক্ষে রিয়েল-টাইম বা গতিশীল প্রক্রিয়াগুলি পরিবেশন করে যার মধ্যে ইঞ্জিনিয়াররা ডেটা স্থানান্তর এবং কোড মডেলগুলি এমএল উত্পাদনের জন্য সর্বোত্তমভাবে কাজ করতে চায় access উদাহরণস্বরূপ, এডাব্লুএস ল্যাম্বদা উত্পাদনের ক্ষুদ্র theণগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি আকর্ষণীয় বিকল্প হতে পারে (বা ল্যাম্বদা এবং এস 3 অবজেক্ট স্টোরেজের সংমিশ্রণ) এবং সংযোগ ছাড়াই (সার্ভার ছাড়াই) অসম্ভব হয়ে ওঠে।

বিকাশকারীরা পরীক্ষার এবং উত্পাদন থেকে এমএল পর্যায়গুলি কীভাবে বিভাজন করবেন তা বিবেচনা করার সময় এগুলি কিছু বিকাশকারীরা ভাবতে পারে।

স্থানীয় মেশিনে মিলি প্রশিক্ষণ কেন চালাবেন এবং তারপরে কোনও সার্ভারে নিয়মিত সম্পাদন চালাবেন?