واٹسن اوپن اسکیل کے ساتھ Azure مشین لرننگ کی نگرانی کریں۔

خلاصہ

یہ کوڈ پیٹرن Azure کا استعمال کرتے ہوئے لاجسٹک ریگریشن ماڈل بنانے کے لیے جرمن کریڈٹ ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتا ہے۔ پیٹرن Azure کلاؤڈ میں تعینات مشین لرننگ ماڈل کو باندھنے، سبسکرپشن بنانے، اور پے لوڈ اور فیڈ بیک لاگنگ انجام دینے کے لیے Watson OpenScale کا استعمال کرتا ہے۔

Description

Watson OpenScale کے ساتھ، آپ ماڈل کے معیار کی نگرانی کر سکتے ہیں اور پے لوڈز کو لاگ ان کر سکتے ہیں، قطع نظر اس کے کہ ماڈل کی میزبانی کہاں کی گئی ہے۔ یہ کوڈ پیٹرن Azure ماڈل کی مثال استعمال کرتا ہے، جو Watson OpenScale کی آزاد اور کھلی نوعیت کو ظاہر کرتا ہے۔ IBM Watson OpenScale ایک کھلا ماحول ہے جو تنظیموں کو اپنے AI کو خودکار اور فعال کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ AI اور مشین لرننگ ماڈلز کو IBM کلاؤڈ پر یا جہاں کہیں بھی تعینات کیا جا سکتا ہے کے انتظام کے لیے ایک طاقتور پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے اور یہ فوائد پیش کرتا ہے:

ڈیزائن کے لحاظ سے کھولیں: واٹسن اوپن اسکیل مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ ماڈلز کی نگرانی اور انتظام کی اجازت دیتا ہے جو کسی بھی فریم ورک یا IDEs کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے ہیں اور کسی بھی ماڈل ہوسٹنگ انجن پر تعینات ہیں۔

بہتر نتائج حاصل کریں: واٹسن اوپن اسکیل منصفانہ مسائل کو اجاگر کرنے کے لیے ماڈل کے تعصبات کا پتہ لگاتا ہے اور اس میں کمی کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم ڈیٹا رینجز کی سادہ متن کی وضاحت فراہم کرتا ہے جو ماڈل اور تصورات میں تعصب سے متاثر ہوئے ہیں جو ڈیٹا سائنسدانوں اور کاروباری صارفین کو کاروباری نتائج پر پڑنے والے اثرات کو سمجھنے میں مدد کرتے ہیں۔ جیسے ہی تعصبات کا پتہ چل جاتا ہے، واٹسن اوپن اسکیل خود بخود ایک غیر جانبدار ساتھی ماڈل بناتا ہے جو متعین ماڈل کے ساتھ چلتا ہے، اس طرح اصل کو بدلے بغیر صارفین کے لیے متوقع بہتر نتائج کا پیش نظارہ کرتا ہے۔

لین دین کی وضاحت کریں: Watson OpenScale انٹرپرائزز کو انفرادی ٹرانزیکشنز کے سکور کیے جانے کے لیے وضاحتیں پیدا کر کے AI سے متاثرہ ایپلی کیشنز میں شفافیت اور آڈٹ ایبلٹی لانے میں مدد کرتا ہے، بشمول وہ صفات جو ہر ایک وصف کی پیشین گوئی اور وزن بنانے کے لیے استعمال کیے گئے تھے۔

جب آپ یہ کوڈ پیٹرن مکمل کر لیتے ہیں، تو آپ سمجھتے ہیں کہ کیسے:

• ڈیٹا تیار کریں، ماڈل کو تربیت دیں، اور Azure کا استعمال کرتے ہوئے تعینات کریں۔
• نمونہ اسکورنگ ریکارڈز اور اسکورنگ اینڈ پوائنٹ کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کو اسکور کریں۔
• واٹسن اوپن اسکیل ڈیٹا مارٹ قائم کریں۔
• Azure ماڈل کو Watson OpenScale ڈیٹا مارٹ سے منسلک کریں۔
• ڈیٹا مارٹ میں سبسکرپشنز شامل کریں۔
• سبسکرائب کردہ دونوں اثاثوں کے لیے پے لوڈ لاگنگ اور کارکردگی کی نگرانی کو فعال کریں۔
• سبسکرپشن کے ذریعے ٹیبل ڈیٹا تک رسائی کے لیے ڈیٹا مارٹ کا استعمال کریں۔

روانی

1. ڈویلپر سے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ایک Jupyter نوٹ بک بناتا ہے۔ credit_risk_training.csv فائل.
2. Jupyter Notebook پوسٹگری ایس کیو ایل ڈیٹا بیس سے منسلک ہے جو واٹسن اوپن اسکیل ڈیٹا کو اسٹور کرتا ہے۔
3. Azure مشین لرننگ اسٹوڈیو کا استعمال کرتے ہوئے ایک مشین لرننگ ماڈل بنایا گیا ہے اور اسے کلاؤڈ پر تعینات کیا گیا ہے۔
4. واٹسن اوپن اسکیل کو نوٹ بک کے ذریعے پے لوڈ لاگ کرنے اور کارکردگی کی نگرانی کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

ہدایات

میں اس پیٹرن کے لیے تفصیلی اقدامات تلاش کریں۔ ریڈمی فائل. اقدامات آپ کو دکھائے گا کہ کیسے:

1. ذخیرہ کلون کریں۔
2. واٹسن اوپن اسکیل سروس بنائیں۔
3. Azure مشین لرننگ اسٹوڈیو پر ایک ماڈل بنائیں۔
4. نوٹ بک چلائیں۔