ওয়াটসন ওপেনস্কেলের মাধ্যমে সেজমেকার মেশিন লার্নিং মনিটর করুন

সারাংশ

এই কোড প্যাটার্নটি ওয়াটসন ওপেনস্কেল এবং একটি সেজমেকার মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের একটি উপায় বর্ণনা করে। এটি ব্যাখ্যা করে কিভাবে অ্যামাজন সেজমেকার ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করা যায় ইউসি আরভাইন মেশিন লার্নিং ডাটাবেস. প্যাটার্নটি AWS ক্লাউডে স্থাপন করা মেশিন লার্নিং মডেলকে আবদ্ধ করতে, একটি সাবস্ক্রিপশন তৈরি করতে এবং পেলোড এবং প্রতিক্রিয়া লগিং করতে ওয়াটসন ওপেনস্কেল ব্যবহার করে।

বিবরণ

Watson OpenScale-এর মাধ্যমে, আপনি মডেলের গুণমান এবং লগ পেলোডগুলি নিরীক্ষণ করতে পারেন, মডেলটি যেখানে হোস্ট করা হোক না কেন। এই কোড প্যাটার্নটি একটি Amazon Web Service (AWS) SageMaker মডেলের উদাহরণ ব্যবহার করে, যা ওয়াটসন ওপেনস্কেলের স্বাধীন এবং উন্মুক্ত প্রকৃতি প্রদর্শন করে। IBM Watson OpenScale হল একটি উন্মুক্ত পরিবেশ যা সংস্থাগুলিকে তাদের AI স্বয়ংক্রিয় এবং কার্যকরী করতে সক্ষম করে। OpenScale IBM ক্লাউডে বা যেখানেই সেগুলি স্থাপন করা হতে পারে সেখানে AI এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে এবং এই সুবিধাগুলি অফার করে:

ডিজাইন দ্বারা খুলুন: ওয়াটসন ওপেনস্কেল যেকোন ফ্রেমওয়ার্ক বা আইডিই ব্যবহার করে তৈরি এবং যেকোন মডেল-হোস্টিং ইঞ্জিনে স্থাপন করা মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেলগুলির নিরীক্ষণ এবং পরিচালনার অনুমতি দেয়।

ন্যায্য ফলাফল ড্রাইভ করুন: ওয়াটসন ওপেনস্কেল ন্যায্যতার সমস্যাগুলি হাইলাইট করার জন্য মডেলের পক্ষপাতগুলি সনাক্ত করে এবং প্রশমিত করতে সহায়তা করে৷ প্ল্যাটফর্মটি ডেটা রেঞ্জের প্লেইন টেক্সট ব্যাখ্যা প্রদান করে যা মডেল এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের পক্ষপাত দ্বারা প্রভাবিত হয়েছে যা ডেটা বিজ্ঞানী এবং ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের ব্যবসার ফলাফলের উপর প্রভাব বুঝতে সাহায্য করে। পক্ষপাতগুলি সনাক্ত করা হলে, ওয়াটসন ওপেনস্কেল স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ডি-বায়াসড কম্প্যানিয়ন মডেল তৈরি করে যা স্থাপন করা মডেলের পাশে চলে, যার ফলে আসলটি প্রতিস্থাপন না করে ব্যবহারকারীদের কাছে প্রত্যাশিত ন্যায্য ফলাফলের পূর্বরূপ দেখায়।

লেনদেন ব্যাখ্যা করুন: ওয়াটসন ওপেনস্কেল প্রতিটি অ্যাট্রিবিউটের ভবিষ্যদ্বাণী এবং ওজন নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত বৈশিষ্ট্যগুলি সহ স্কোর করা পৃথক লেনদেনের জন্য ব্যাখ্যা তৈরি করে এআই-ইনফিউজড অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে স্বচ্ছতা এবং নিরীক্ষাযোগ্যতা আনতে উদ্যোগগুলিকে সহায়তা করে৷

AI তৈরিকে স্বয়ংক্রিয় করুন: নিউরাল নেটওয়ার্ক সিন্থেসিস (NeuNetS), বর্তমানে একটি বিটা হিসাবে উপলব্ধ, একটি প্রদত্ত ডেটা সেটের জন্য মৌলিকভাবে একটি কাস্টম ডিজাইন আর্কিটেক্ট করে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে সংশ্লেষিত করে৷ বিটাতে, NeuNetS ইমেজ এবং টেক্সট ক্লাসিফিকেশন মডেল সমর্থন করে। NeuNetS সময় কমায় এবং কাস্টম নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন এবং প্রশিক্ষিত করার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা বাধা কমায়, যার ফলে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অ-প্রযুক্তিগত বিষয় বিশেষজ্ঞদের নাগালের মধ্যে রাখে, সেইসাথে ডেটা বিজ্ঞানীদের আরও উত্পাদনশীল করে তোলে।

আপনি যখন এই কোড প্যাটার্নটি সম্পূর্ণ করবেন, তখন আপনি বুঝতে পারবেন কিভাবে:

• ডেটা প্রস্তুত করুন, একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন এবং AWS SageMaker ব্যবহার করে স্থাপন করুন
• নমুনা স্কোরিং রেকর্ড এবং স্কোরিং এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে মডেলটি স্কোর করুন
• একটি ওয়াটসন ওপেনস্কেল ডেটা মার্ট সেট আপ করুন
• সেজমেকার মডেলটিকে ওয়াটসন ওপেনস্কেল ডেটা মার্টে আবদ্ধ করুন
• ডেটা মার্টে সাবস্ক্রিপশন যোগ করুন
• সাবস্ক্রাইব করা সম্পদ উভয়ের জন্য পেলোড লগিং এবং কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ সক্ষম করুন৷
• সাবস্ক্রিপশনের মাধ্যমে টেবিল ডেটা অ্যাক্সেস করতে ডেটা মার্ট ব্যবহার করুন

ফ্লো

1. বিকাশকারী থেকে ডেটা ব্যবহার করে একটি জুপিটার নোটবুক তৈরি করে৷ UCI মেশিন লার্নিং ডাটাবেস.
2. জুপিটার নোটবুক একটি PostgreSQL ডাটাবেসের সাথে সংযুক্ত যা ওয়াটসন ওপেনস্কেল ডেটা সংরক্ষণ করে।
3. AWS SageMaker ব্যবহার করে একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা হয়েছে এবং ক্লাউডে স্থাপন করা হয়েছে।
4. ওয়াটসন ওপেন স্কেল নোটবুক দ্বারা পেলোড লগ এবং কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ ব্যবহার করা হয়।

নির্দেশনা

এই প্যাটার্নটির জন্য বিশদ পদক্ষেপগুলি সন্ধান করুন readme ফাইল. ধাপগুলি আপনাকে দেখায় কিভাবে:

1. সংগ্রহস্থলটি ক্লোন করুন।
2. PostgreSQL ডাটাবেসের জন্য একটি রচনা তৈরি করুন।
3. একটি ওয়াটসন ওপেনস্কেল পরিষেবা তৈরি করুন।
4. নোটবুক চালান।