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अब तक, इस कोर्स में मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल बनाने पर फ़ोकस किया गया है.
हालांकि, जैसा कि पहली इमेज में दिखाया गया है, असल दुनिया के प्रॉडक्शन एमएल सिस्टम बड़े इको सिस्टम होते हैं और मॉडल उनका एक छोटा हिस्सा होता है.
पहली इमेज. असल दुनिया के प्रोडक्शन मशीन लर्निंग सिस्टम में कई कॉम्पोनेंट होते हैं.
असल दुनिया के मशीन लर्निंग प्रोडक्शन सिस्टम के बीच में, एमएल मॉडल कोड होता है. हालांकि, यह अक्सर सिस्टम के कुल कोडबेस का सिर्फ़ 5% या उससे कम हिस्सा होता है. यह गलत प्रिंट नहीं है. यह आपके अनुमान से काफ़ी कम है. ध्यान दें कि एमएल प्रोडक्शन सिस्टम, इनपुट डेटा के लिए काफ़ी संसाधनों का इस्तेमाल करता है: उसे इकट्ठा करना, उसकी पुष्टि करना, और उससे फ़ीचर निकालना.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["This module explores the broader ecosystem of a production ML system, emphasizing that the model itself is only a small part of the overall system."],["You will learn to choose the appropriate training and inference paradigms (static or dynamic) based on your specific needs."],["The module covers key aspects of production ML systems, including testing, identifying potential flaws, and monitoring the system's components."],["As a prerequisite, familiarity with foundational machine learning concepts, including linear regression, data types, and overfitting, is assumed."],["Building upon previous modules, this content shifts focus to the practical aspects of deploying and maintaining ML models in real-world scenarios."]]],[]]
