मशीन लर्निंग वर्कफ्लो मशीन लर्निंग वर्क में शामिल प्रक्रियाओं का वर्णन करता है। विभिन्न चरण मशीन लर्निंग नेटवर्क के निर्माण और रखरखाव की प्रक्रिया को सार्वभौमिक बनाने में मदद करते हैं।
इन चरणों को समझकर, पेशेवर यह पता लगाते हैं कि एमएल को कैसे स्थापित, कार्यान्वित और बनाए रखा जाए
कई विशेषज्ञ मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के पहलुओं को चरणों के रूप में पहचानते हैं, उदाहरण के लिए, डेटा एकत्र करना, प्रीप्रोसेसिंग, शोध करना, और फिर मॉडल का प्रशिक्षण और परीक्षण, साथ ही साथ मूल्यांकन के बाद की प्रक्रिया।
प्रक्रिया में ये महत्वपूर्ण कदम यह सुनिश्चित करने का काम करते हैं कि मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट सफलता की ओर केंद्रित है। क्योंकि मशीन लर्निंग पारंपरिक रूप से मशीन लर्निंग फंक्शनलिटी को सेट करने के लिए ट्रेनिंग और टेस्ट सेट का उपयोग करता है, इन परिणामों को प्राप्त करने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो महत्वपूर्ण है। डेटा वैज्ञानिकों से मशीन सीखने के विकास के इन पहलुओं के जानकार होने की उम्मीद की जा सकती है।
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