مشین سیکھنے کے ماڈل اکثر تجربات کے دوران اچھی طرح سے کام کرتے ہیں.آپلی کی میٹرک بہتر ہو جاتی ہے، نمونے امکانات دکھاتے ہیں، اور ابتدائی تصدیق ٹیموں کے درمیان اعتماد کی تعمیر کرتا ہے. پروڈکشن میں منتقل کرنے کے لئے ایک مختلف سیٹ دباؤ کی پیشکش کرتا ہے. ٹریننگ کاموں کو منقطع طور پر ناکام ہوتا ہے. خصوصیات انتظار وقت کے دروازے کے باہر آتے ہیں. تاریخی اعداد و شمار کو اطلاع کے بغیر تبدیل ہوتا ہے. تنصیبوں کو تھوڑی دیر لگتی ہے کیونکہ ٹیموں کو شکایت ہوتی ہے، نیچے کے اثرات کے بارے میں مطمئن نہیں ہیں. جس نے انفرادی طور پر کام کیا وہ عملی حقیقت کے تحت کشیدگی کا آغاز کر رہا ہے. اس کا سبب کم از کم ماڈل خود ہے. یہ ڈیٹا پلیٹ فارم اس کی حمایت کرتا ہے. جب مشین سیکھنے کے نظام بالغ ہوجاتے ہیں، تو قابل اطمینان الگورتھم کے انتخاب پر کم سے زیادہ اور زیادہ اس پر منحصر ہے کہ بنیادی پلیٹ فارم reproducerability، محدود تازہ ترین، اور آپریٹنگ مستحکمیت کی ضرورت ہے. یہاں بہت سے ٹیموں کو ایک منفی نقطہ نظر کا سامنا ہوتا ہے. Machine Learning میں Invisible Bottleneck ڈیٹا سسٹموں کی تعمیر کے ابتدائی مرحلے میں، تجزیہ کے لئے ڈیزائن شدہ پلیٹ فارم اکثر زیادہ سے زیادہ کافی محسوس کرتے ہیں. وہ ڈسپلے بورڈز، رپورٹنگ، اور کم از کم ٹریک کے ساتھ تجربات کی حمایت کرتے ہیں. تاخیر قابل قبول ہے، شیڈم میں تبدیلیوں کو پوزیشن اپ ڈیٹ کے ذریعے جذب کیا جا سکتا ہے، اور تاریخی backfills کم از کم اہم downstream اختلاط پیدا کرتے ہیں. یہ انعطاف پذیری تجزیہ کے لئے اچھی طرح سے کام کرتی ہے. یہ ایک محدودیت بن جاتا ہے جب مشین سیکھنے کے نظام کو ایک ہی بنیاد پر منحصر ہونا شروع ہوتا ہے. تجزیات کے کام کی رفتار میں تاخیر کے انٹرویو کو قبول کر سکتے ہیں کیونکہ فیصلے ریٹروپیکشن ہیں. مشین سیکھنے کے پائپ لائنز، برعکس، واضح طور پر وضاحت کی روشنی کی ضمانت پر انحصار کرتے ہیں تاکہ اس بات کو یقینی بنائیں کہ تربیت اور نتیجہ حقیقت کی وضاحت کرتے ہیں. تجزیات کی ٹیموں کو چیلنجوں کو تبدیل کر سکتے ہیں جب نظام ترقی کرتے ہیں. مشین سیکھنے کے نظام ان سسٹموں کو براہ راست خصوصیات منطق اور ماڈل کے رویے میں داخل کرتے ہیں، جس میں سکون تبدیلیوں کو بہت زیادہ نتیجہ بناتے ہیں. تجزیات کے کام کی رفتار میں تاخیر کے انٹرویو کو قبول کر سکتے ہیں کیونکہ فیصلے ریٹروپیکشن ہیں. مشین سیکھنے کے پائپ لائنز، برعکس، واضح طور پر وضاحت کی روشنی کی ضمانت پر انحصار کرتے ہیں تاکہ اس بات کو یقینی بنائیں کہ تربیت اور نتیجہ حقیقت کی وضاحت کرتے ہیں. تجزیات کی ٹیموں کو چیلنجوں کو تبدیل کر سکتے ہیں جب نظام ترقی کرتے ہیں. مشین سیکھنے کے نظام ان سسٹموں کو براہ راست خصوصیات منطق اور ماڈل کے رویے میں داخل کرتے ہیں، جس میں سکون تبدیلیوں کو بہت زیادہ نتیجہ بناتے ہیں. جیسا کہ ML پر اعتماد میں اضافہ ہوتا ہے، ان اختلافات کو غیر معمولی طور پر غیر معمولی طور پر ظاہر ہوتا ہے. تنازعات کی کھپت کے راستے ایک ہی واقعے کے کئی ورژن پیدا کرتے ہیں. شیڈم اپ ڈیٹس ساختہ جائزہ لینے کے بغیر پھیلتے ہیں. تاریخی اصلاحات کو واضح بصیرت کے بغیر تربیت کے اعداد و شمار کو تبدیل کرتے ہیں. خصوصیات پائپ لائنز غیر دستاویز شدہ تبدیلیوں پر منحصر ہیں جو کسی بھی ٹیم کو فعال طور پر برقرار رکھنے کی ضرورت نہیں ہے. تاہم، ڈیٹا حجم، ٹیم سائز، اور ماڈل پیچیدگی میں اضافہ ہونے کے بعد، وہ آپریٹنگ خطرے میں اضافہ ہوتا ہے. اس وقت، بنیادی ضمیمہ اب ماڈل کی پیچیدگی نہیں ہے. یہ ڈیٹا کی زندگی کے سائیکل کے دوران قابل اطلاق ضمانتوں کی کمی ہے. سمجھنے کے لئے کہ کس طرح ہر آرکائیوٹک layer ان تضمینوں میں مدد کرتا ہے ایک واضح راستہ پیش کرتا ہے.1,2 ڈیٹا ڈیزائن، ML-Ready ڈیٹا آرکیٹیکلز کلاؤڈ پلیٹ فارمز ذخیرہ، کمپیوٹنگ، اور آرکسٹریشن کے لئے وسیع پیمانے پر بنائی جا سکتی ہے. جو طویل مدتی قابل اطمینان کا تعین کرتا ہے وہ ان آلات تک رسائی نہیں ہے، بلکہ یہ کس طرح عمدہ طور پر تشکیل دیا جاتا ہے. ایک مؤثر ML تیار پلیٹ فارم چار منسلک layers کے ذریعے ترقی کرتا ہے: 
 
 
 
 
 اجزاء ذخیرہ تبدیلی نگرانی اور حکمرانی ہر layer ایک مخصوص کلاس کی پیداوار کی ناکامی کا حل کرتا ہے، اور ساتھ ساتھ وہ قابل اعتماد ML نظام کے لئے ضروری شرائط پیدا کرتے ہیں. ذہنیت: مالکیت کی تعمیر اور سکون کے اختتام کو روکنے بہت سے تنظیموں میں، انجیکشن پائپ لائنز تیز رفتار کو ترجیح دیتے ہیں. واقعات محدود تصدیق کے ساتھ مرکزی نظاموں میں چلاتے ہیں. یہ نقطہ نظر ابتدائی تجربات کو تیز کرتا ہے اور ٹیموں کے درمیان ٹریک کو کم کرتا ہے. وقت کے ساتھ، اس انعطاف کی قیمت ظاہر ہوتا ہے. جب مینوفیکچررز ایک ساختہ جائزہ لینے کے بغیر واقعات کے شیڈولز کو تبدیل کرتے ہیں تو، نیچے کے پائپ لائنز غیر متوقع طور پر متفق ہیں.ML نظام غیر متوازنیاں بڑھاتے ہیں کیونکہ وہ مستحکم خصوصیات کی تعریفوں پر بھروسہ کرتے ہیں. انٹرویو معاہدوں کو پیش کرتے ہوئے ذمہ داری ذرائع کے قریب منتقل ہوتی ہے. ڈیٹا معاہدوں کے نظام کی ساخت، مالکیت، تصدیق کے قوانین، اور تبدیلی کے انتظام کے عمل کو مقرر کرتے ہیں. Breaking surface changes immediately rather than cascading quietly downstream. کلاؤڈ پلیٹ فارمز پر، یہ عام طور پر managed schema ریکارڈز، سٹریمنگ انسٹال سروسز، اور CI اور CD چیکز پروڈیوسر کی تنصیبوں کے ساتھ منسلک ہوتا ہے. ذیابیطس کی حدوں پر تصدیق کو نافذ کرکے، تنظیموں کو نیچے کی طرف سے آگ کی روک تھام کو کم کرنے اور پیغامات کے لنک کو کم کرنے کے لۓ. Storage: Reproductibility کے لئے تاریخی درستگی کو برقرار رکھنے ایک بار جب انجیکشن ذمہ داری قائم کرتا ہے تو، اسٹوریج اس بات کا تعین کرتا ہے کہ نظام دوبارہ کیا جا سکتا ہے. مشین سیکھنے کے کام کی رفتاروں کو ریٹیننگ کے لئے تاریخی حالات تک رسائی پر منحصر ہے، ریٹین کا سبب تجزیہ، اور مختلف ریلیزوں میں ماڈل کی موازنہ.Overwrite پر مبنی اسٹوریج ماڈل اس بصیرت کو نقصان پہنچاتے ہیں، خاص طور پر جب تاریخی اصلاحات ورژن ٹریکنگ کے بغیر کئے جاتے ہیں. جدید کلاؤڈ اسٹوریج آرکیٹیکلز اشیاء کی اسٹوریج کے ذریعے اسٹوریج کے ساتھ مل کر ٹیبل فارمیٹس کے ساتھ مل کر اس کا حل کرتے ہیں جو snapshot تعلیمی اور اسکیم کی ترقی کی حمایت کرتے ہیں. ٹیموں کو عام طور پر Iceberg یا Hudi جیسے فارمیٹس کے ساتھ طویل مدتی اشیاء کی سٹوریج کا استعمال کرتے ہوئے اس کو لاگو کیا جاتا ہے جو وقت کے سفر اور ورژن پڑھنے کی اجازت دیتا ہے. جب تاریخی درستگی کو برقرار رکھا جاتا ہے تو، ماڈل کے رویے کی وضاحت کے مقابلے میں پیشہ ورانہ بن جاتا ہے. reproductibility shifts from a best effort exercise to an operational capability. تبدیلی: Deterministic Feature Behavior کو یقینی بنانا یہاں تک کہ مضبوط جذب اور اسٹوریج کی سطحوں کے ساتھ، غیر مستحکم تبدیلی منطق میں ظاہر ہوسکتا ہے. تجزیات میں تبدیلیوں کو اکثر پڑھنے کی صلاحیت اور واپسی کی رفتار پر توجہ مرکوز کرتے ہیں.Machine learning systems require deterministic execution across retraining cycles and deployments. غیر ورژننگ منطق، دستی اوورریڈز، اور خفیہ انفرادیات ایک تبدیلی پیش کرتے ہیں جو صرف کارکردگی کی تبدیلیوں کے بعد ظاہر ہوتا ہے. ورژن کنٹرول تبدیلی کے منطق، ڈپازٹنگ پروسیسسز کے ساتھ ریلیزنگ، اور ڈیٹا ہائجیری کے مسائل سے کاروباری قوانین کو جدا کرنے سے اس متغیر کو کم کرتا ہے. جب تبدیلیوں کو پیشہ ورانہ طریقے سے چلتا ہے تو، دوبارہ تربیت کے سائیکل نتائج پیدا کرتے ہیں جو ٹیموں کو وضاحت اور اعتماد کر سکتے ہیں.3 نگرانی اور حکمرانی: صارفین سے پہلے مسائل کا پتہ لگانا یہاں تک کہ اچھی طرح سے ڈیزائن شدہ پائپ لائنوں کو مسلسل نگرانی کی ضرورت ہے. دیر سے آنے والے اعداد و شمار، توسیع کی تبدیلیوں، اور شیڈول میں تبدیلیوں کو اکثر سب سے پہلے منفی ماڈل کی کارکردگی کے طور پر ظاہر ہوتا ہے. مؤثر ML کے لئے تیار پلیٹ فارمز تازہ ترین کی نگرانی، حجم غیر معمولی تشخیص، سیج کی تصدیق کے خبروں، اور ڈرائیو میٹرک کو براہ راست آپریٹنگ کام کے چیلنجوں میں شامل کرتے ہیں.Cloud-native نگرانی کے اوزار اور ڈیٹا تصدیق فریم ورک اس قابل اعتماد کی حمایت کرتے ہیں. حکمرانی کے فریم ورک کو رسائی کے معیار، ذخیرہ کی پالیسیوں، اور مطابقت کی ضروریات کی وضاحت کے ذریعے مستحکمیت کو مزید مضبوط بنانے کے لئے. جب نگرانی اور حکمرانی پلیٹ فارم ڈیزائن میں داخل ہو جاتی ہے تو، قابل اعتماد قابل انداز اور قابل عمل بن جاتا ہے بلکہ فرض کیا جاتا ہے.4, 5 ڈیٹا انجینئرنگ، مشین سیکھنے انجینئرنگ، اور پروڈکٹ ٹیموں کی توازن صرف آرکیٹیکل نتائج کا تعین نہیں کرتا. تنظیم کی توازن ایک ہی اہم کردار ادا کرتا ہے. ڈیٹا ٹیموں کو اکثر نقل و حمل کی رپورٹنگ کے لئے بہتر بناتا ہے. ایم ایل ٹیموں کو تجربات کی رفتار کو ترجیح دیتے ہیں. پروڈکٹ ٹیموں کو خصوصیات کی ترسیل کے وقت پر توجہ مرکوز ہے. انفرادی منطقی ترجیحات ٹریک کو داخل کرسکتے ہیں جب تیاریت کی مشترکہ تعریفیں نہیں ہیں. کارکردگی کے درمیان واقعات کا جائزہ لینے، ڈیٹا کی تازہیت کے لئے مشترکہ سروس کی سطح کی توقعات، اور قابل اعتماد سرمایہ کاریوں کا مشترکہ ترجیح دینے میں مدد ملتی ہے.Machine learning systems as production features supported by shared infrastructure reduces hidden risk. جب توازن بہتر ہوتا ہے تو، پلیٹ فارم قابل اعتماد ایک منفرد ذمہ داری کے بجائے ایک مشترکہ مقصد بن جاتا ہے.6, 7 انجینئرنگ رہنماؤں کو AI کے لئے ڈیٹا پلیٹ فارم کی تعمیر کرتے وقت لاگو ہونا چاہئے طویل مدتی ML تیار پلیٹ فارمز میں کئی اصولوں کو مستحکم طور پر ظاہر ہوتا ہے. ابتدائی اعداد و شمار آرکیٹیکل کے فیصلے طویل مدتی قابل اعتمادیت کا تعین کرتے ہیں. انجیکشن ڈیزائن سکون کے اختتام کو روکتا ہے. تاریخی درستگی دوبارہ پیدا کرنے اور ڈبگنگ کی اجازت دیتا ہے. نگرانی تشخیص اور ردعمل کے اوقات کو کم کرتا ہے. تنظیم کی توازن ناخوشگوار ہونے کے خطرے کو روکتا ہے. انجینئرنگ رہنماؤں کو ڈیٹا پلیٹ فارمز کو طویل مدتی پیداوار کے نظام کے طور پر دیکھتے ہوئے نتائج پر اثر انداز ہوتا ہے، اس نقطہ نظر میں، سرمایہ کاری کو زیادہ سے زیادہ ماڈل کی پیچیدگی سے پہلے ذہنیت کی ضمانتوں، تاریخی صحت، اور آپریٹنگ قابل دیکھ بھال کی طرف منتقل ہوتا ہے. تیاریاں کا جائزہ لینے والے رہنما konkret diagnostic questions سے فائدہ اٹھاتے ہیں. 
 
 
 
 کیا ٹیموں کو ایک ہی ڈیٹا snapshot کا استعمال کرتے ہوئے ایک پچھلے ریلیز سے ایک ماڈل متعارف کر سکتے ہیں؟ کیا ڈیٹا مینوفیکچررز جانتے ہیں کہ تبدیلیاں نیچے کے پائپ لائنز کو توڑتے ہیں؟ کیا پلیٹ فارم ڈیٹا ڈرائیونگ کا پتہ لگانے سے پہلے صارفین کو منفی رویے کا تجربہ کر سکتا ہے؟ پلیٹ فارمز جو ان سوالات کا جواب دیتے ہیں، مطمئن طور پر قابل اعتماد مشین سیکھنے کے عمل کی حمایت کرتے ہیں. آخری خیالات: ڈیٹا پلیٹ فارم بنائیں جو پیداوار ML کو برقرار رکھیں تجربات سے پیداوار کے مشین سیکھنے تک ترقی کمپیوٹنگ وسائل کی پیمائش کرنے سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے.اس میں ذہنی معماری کے اختیارات کی ضرورت ہوتی ہے جو ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی تنظیمیں جو ابتدائی طور پر قابل اطلاق ضمانتوں میں سرمایہ کاری کرتی ہیں، آگ کی روک تھام کو کم کرتی ہیں، دوبارہ تربیت کے سائیکل کو تیز کرتی ہیں، اور ماڈل کے رویے پر اعتماد میں اضافہ ہوتا ہے. قابل اعتماد مشین سیکھنے کے نظام قابل اعتماد ڈیٹا پلیٹ فارم پر تعمیر کیے جاتے ہیں. کلاؤڈ انشورنس عمارتوں کو فراہم کرتا ہے. مستحکم کامیابی اس بات پر منحصر ہے کہ ان عمارتوں کو کتنا غور سے جمع کیا جاتا ہے. 
 
 یہ مضمون HackerNoon کے کاروباری بلاگنگ پروگرام کے تحت شائع کیا گیا ہے. یہ مضمون HackerNoon کے کاروباری بلاگنگ پروگرام کے تحت شائع کیا گیا ہے.

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

کلاؤڈ پر ML تیار ڈیٹا پلیٹ فارمز بنائیں: تجربات کو نظام میں تبدیل کریں

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

On Sunday, the 26th of November, 1631

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

On Sunday, the 26th of November, 1631

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps