वायुमंडलीय दाब वायुमंडलीय दाब और तापमान

इस पाठ्यक्रम में, छात्रों को एक सैंडबॉक्स वातावरण में एक मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें वे एक वास्तविक उत्पादन वातावरण में एक मशीन को तैनात, स्केल और बनाए रखने के लिए सीखते हैं। आप प्रयोगात्मक कोड लिखने से लेकर अंत-से-अंत उत्पादन पाइपलाइनों की डिजाइनिंग तक का संक्रमण करेंगे। आप क्या सीखेंगे: -प्रोजेक्ट स्कोपिंग से लेकर सिस्टम डिजाइन तक उत्पादन मशीन लर्निंग लाइफसाइकिल के मूल चरणों को समझें। - मॉडल पुनरावृत्ति के मार्गदर्शन के लिए आधारभूत प्रदर्शन मापदंडों की स्थापना और संरचनात्मक त्रुटि विश्लेषण का संचालन। - मजबूत डेटा पाइपलाइनों का डिजाइन और डेटा गुणवत्ता के मुद्दों का समाधान, जिसमें डेटा ड्रिफ्ट और डेटा प्रबंधन की अवधारणा शामिल है। - विनियोजन रणनीतियों को कॉन्फ़िगर करें और वास्तविक समय और बैच पूर्वानुमान के लिए उपयुक्त वास्तुकला चुनें। आधुनिक यंत्रों के प्रयोग से यंत्रों के निरीक्षण और नियंत्रण की सुविधा बढ़ी है। पाठ्यक्रम उत्पादन प्रणालियों और एमएलओपी सिद्धांतों की बुनियादी परिभाषाओं के साथ शुरू होता है, इससे पहले कि आप डेटा तैयारी, तैनाती पैटर्न और पोस्ट-डिप्लॉयमेंट रखरखाव के माध्यम से मार्गदर्शन करें। इस पाठ्यक्रम को महत्वाकांक्षी एमएल इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों और विकासकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है जो उत्पादन कार्यप्रवाह के लिए नए हैं। कोई पूर्व एमएलओपी अनुभव की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि हम उत्पादन जीवन चक्र के पूर्ण आधारों के साथ शुरू करते हैं। विश्वसनीय, उत्पादन-सज्जित मशीन लर्निंग प्रणालियों के निर्माण की ओर आज ही अपनी यात्रा शुरू करें।