"AI ಎಂಜಿನಿಯರ್" ಎಂಬ ಪದದ ಹಿಂದೆ ಏನು ಅಡಗಿದೆ ಎಂದು ಎಂದಾದರೂ ಯೋಚಿಸಿದ್ದೀರಾ? ನಾನು ಕೂಡ ಯೋಚಿಸಿದೆ. ಹೊರಗಿನಿಂದ ನೋಡಿದರೆ ಅದು ಹೊಳೆಯುವಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಇದು ಸಮಾನ ಭಾಗಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಕೆಲಸ, ಗೊಂದಲಮಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜಗಳವಾಡುವುದು, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೋ ಅದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿವೆಯೇ ಎಂದು ಗೀಳಿನಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು. ನೀವು ಒಂದು ಸಾಲಿನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ: ಅವು ಮಸುಕಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಕುಸಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ದೀರ್ಘ, ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿರುವ ಟೇಕ್ - ಸರಿ, ಅದು ಕೆಳಗೆ. ಕೆಫೀನ್ ಪಡೆಯಿರಿ. ☕
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳಿಗೆ AI ಪರಿಕರಗಳು: ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು.
ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
🔗 ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
🔗 ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು
AI ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ಚಾಲನೆ ನೀಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
🔗 AI ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗುವುದು ಹೇಗೆ
AI ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೃತ್ತಿಜೀವನದತ್ತ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.
ತ್ವರಿತ ತೀರ್ಮಾನ: ಒಬ್ಬ AI ಎಂಜಿನಿಯರ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ 💡
ಸರಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಒಬ್ಬ AI ಎಂಜಿನಿಯರ್ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ, ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ, ರವಾನಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸವು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:
-
ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು.
-
ದತ್ತಾಂಶವು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ಮರು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು.
-
ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು, ಸರಿಯಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವು ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬರೆಯುವುದು.
-
ಇಡೀ ವಿಷಯವನ್ನು MLOps ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುವರಿಯುವುದು ಇದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ನಿಯೋಜಿಸಲು, ಗಮನಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
-
ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ನೋಡುವುದು: ನಿಖರತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ... ಮತ್ತು ಅದು ಹಳಿತಪ್ಪುವ ಮೊದಲು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
"ಇದು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಜೊತೆಗೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಚಿಂತನೆಯ ಚಿಮುಕಿಸುವಿಕೆ" ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ - ಹೌದು, ಅದು ಅದರ ಆಕಾರದ ಬಗ್ಗೆ.
ಉತ್ತಮ AI ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳನ್ನು ಉಳಿದವರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಅಂಶಗಳು
2017 ರಿಂದ ಪ್ರಕಟವಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಪತ್ರಿಕೆಯನ್ನು ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ದುರ್ಬಲವಾದ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುವ ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ:
-
ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸಿ. ಅವರು ಇಡೀ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ: ಡೇಟಾ ಒಳಗೆ, ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಹೊರಗೆ, ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು.
-
ಮೊದಲು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟಬೇಡಿ. ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸರಳ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು.
-
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಮರುತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಹೆಚ್ಚುವರಿಗಳಲ್ಲ, ಅವು ವಿನ್ಯಾಸದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.
-
ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬರೆದಿಡಿ. ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳು, ಊಹೆಗಳು, ಮಿತಿಗಳು - ಬೇಸರದ ಸಂಗತಿ, ಆದರೆ ನಂತರ ಚಿನ್ನ.
-
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಅನ್ನು ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಅಪಾಯಗಳು ಆಶಾವಾದದಿಂದ ಮಾಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಅವುಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಿನಿ-ಸ್ಟೋರಿ: ಒಂದು ಬೆಂಬಲ ತಂಡವು ಮೂರ್ಖ ನಿಯಮಗಳು+ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಬೇಸ್ಲೈನ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. ಅದು ಅವರಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸ್ವೀಕಾರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರು ನಂತರ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ, ಅವರಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಇದ್ದವು - ಮತ್ತು ಅದು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ತಿಸಿದಾಗ ಸುಲಭವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡಿತು.
ಜೀವನಚಕ್ರ: ಗೊಂದಲಮಯ ವಾಸ್ತವ vs ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು 🔁
-
ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿ. ಗುರಿಗಳು, ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು "ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆಯದು" ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
-
ಡೇಟಾ ಗ್ರೈಂಡ್ ಮಾಡಿ. ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿ, ವಿಭಜಿಸಿ, ಆವೃತ್ತಿ. ಸ್ಕೀಮಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಅನಂತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
-
ಮಾದರಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳು. ಸರಳ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಮೂಲರೇಖೆಗಳು, ಪುನರಾವರ್ತನೆ, ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
-
ಅದನ್ನು ಸಾಗಿಸಿ. CI/CD/CT ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, ಸುರಕ್ಷಿತ ನಿಯೋಜನೆಗಳು, ಕ್ಯಾನರಿಗಳು, ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳು.
-
ಗಮನವಿರಲಿ. ನಿಖರತೆ, ವಿಳಂಬ, ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ನಂತರ ಮತ್ತೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
ಸ್ಲೈಡ್ನಲ್ಲಿ ಇದು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ವೃತ್ತದಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಇದು ಪೊರಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಾಗೆಟ್ಟಿಯನ್ನು ಜಗ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಂತಿದೆ.
ರಬ್ಬರ್ ರಸ್ತೆಗೆ ಇಳಿದಾಗ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI 🧭
ಇದು ಸುಂದರವಾದ ಸ್ಲೈಡ್ ಡೆಕ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ಅಪಾಯವನ್ನು ನೈಜವಾಗಿಸಲು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಾರೆ:
-
NIST AI RMF ನಿಯೋಜನೆಯ ಮೂಲಕ ವಿನ್ಯಾಸದಾದ್ಯಂತ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಅಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ರಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ [1].
-
OECD ತತ್ವಗಳು ದಿಕ್ಸೂಚಿಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ - ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು [2] ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ವಿಶಾಲ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು.
ಈ ಜೀವನಚಕ್ರಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾದ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು (ಗೌಪ್ಯತೆ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಮಾನವ-ಇನ್-ಲೂಪ್ ಗೇಟ್ಗಳು) ಹಲವಾರು ತಂಡಗಳು ರಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ದಾಖಲೆಗಳು: ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು 📝
ನೀವು ನಂತರ ನಿಮಗೆ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವ ಎರಡು ಕಾಗದದ ತುಣುಕುಗಳು:
-
ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು → ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆ, ವಿಕಸನ ಸಂದರ್ಭಗಳು, ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಉತ್ಪನ್ನ/ಕಾನೂನು ಜನರು ಸಹ ಅನುಸರಿಸುವಂತೆ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ [3].
-
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು → ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಅದರಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ, ಸಂಭವನೀಯ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ vs ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ [4].
ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ನೀವು (ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು) ಅವುಗಳನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಮೌನವಾಗಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೊಗಳುತ್ತಾರೆ.
ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ: ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ 🧹📦
ಡೇಟಾ ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ AI ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ, ಚೆಕ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಕೋಡ್ಗೆ ಕಟ್ಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಇದರಿಂದ ನೀವು ನಂತರ ರಿವೈಂಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
-
ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ → ಸ್ಕೀಮಾ, ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ತಾಜಾತನವನ್ನು ಕ್ರೋಡೀಕರಿಸಿ; ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಿ.
-
ಆವೃತ್ತಿ → ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು Git ಕಮಿಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೈನ್ ಅಪ್ ಮಾಡಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಂಬಬಹುದಾದ ಬದಲಾವಣೆ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ.
ಸಣ್ಣ ಉದಾಹರಣೆ: ಒಬ್ಬ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಸ್ಕೀಮಾ ಚೆಕ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಲಿಪ್ ಮಾಡಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಫೀಡ್ಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುವುದನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿದನು. ಗ್ರಾಹಕರು ಗಮನಿಸುವ ಮೊದಲೇ ಆ ಒಂದೇ ಟ್ರಿಪ್ವೈರ್ recall@k ನಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಡ್ರಾಪ್ಗಳನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿತು.
ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ: ಸಾಗಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ 🚢
model.fit() ಅಲ್ಲ . ಇಲ್ಲಿರುವ ಟೂಲ್ಬೆಲ್ಟ್ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
-
ಸ್ಥಿರ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಡಾಕರ್
-
ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ರೋಲ್ಔಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಗಳು
-
ಕ್ಯಾನರಿಗಳಿಗಾಗಿ MLOps ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು
ಪರದೆಯ ಹಿಂದೆ ಆರೋಗ್ಯ ತಪಾಸಣೆಗಳು, ಟ್ರೇಸಿಂಗ್, CPU vs GPU ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಸಮಯ ಮೀರುವಿಕೆ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್. ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅವಶ್ಯಕ.
ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ: GenAI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು RAG 🧠📚
ಉತ್ಪಾದಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ತಿರುವನ್ನು ತರುತ್ತವೆ - ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್.
-
ವೇಗದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಳಿಗಾಗಿ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು + ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ
-
ಸರಣಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಉಪಕರಣ ಬಳಕೆ, ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್
ಚಂಕಿಂಗ್, ಮರು-ಶ್ರೇಯಾಂಕ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿನ ಆಯ್ಕೆಗಳು - ಈ ಸಣ್ಣ ಕರೆಗಳು ನೀವು ತಮಾಷೆಯ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅಥವಾ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಹ-ಪೈಲಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಾ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳು: ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನಿದೆ 🧰
ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ML ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ಸಾಧನಗಳ ಮಿಶ್ರ ಚೀಲ:
-
ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು: ಪೈಟಾರ್ಚ್, ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ, ಸ್ಕೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್.
-
ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು: ನಿಗದಿತ ಕೆಲಸಗಳಿಗಾಗಿ ಗಾಳಿಯ ಹರಿವು, ಇತ್ಯಾದಿ.
-
ಉತ್ಪಾದನೆ: ಡಾಕರ್, K8s, ಸರ್ವಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು.
-
ವೀಕ್ಷಣೆ: ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮಾನಿಟರ್ಗಳು, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ಗಳು, ನ್ಯಾಯಯುತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು.
ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ . ಜೀವನಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಜ್ಞಾನವಿದ್ದು, ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಯೋಚಿಸುವುದೇ ಇದರ ಉದ್ದೇಶ.
ಪರಿಕರಗಳ ಕೋಷ್ಟಕ: ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನನ್ನು ತಲುಪುತ್ತಾರೆ 🧪
| ಉಪಕರಣ | ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ಬೆಲೆ | ಅದು ಏಕೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ |
|---|---|---|---|
| ಪೈಟಾರ್ಚ್ | ಸಂಶೋಧಕರು, ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ಪೈಥೋನಿಕ್, ಬೃಹತ್ ಸಮುದಾಯ, ಕಸ್ಟಮ್ ನೆಟ್ಗಳು. |
| ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ | ಉತ್ಪನ್ನ-ಒಲವಿನ ತಂಡಗಳು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಳ, TF ಸೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಕರಿಗೆ ಲೈಟ್. |
| ಸೈಕಿಟ್-ಕಲಿಯಿರಿ | ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ML ಬಳಕೆದಾರರು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಉತ್ತಮ ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳು, ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ API, ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. |
| MLflow | ಹಲವು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ತಂಡಗಳು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಓಟಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು, ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಇಡುತ್ತದೆ. |
| ಗಾಳಿಯ ಹರಿವು | ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಜನರು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಡಿಎಜಿಗಳು, ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸಾಕಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿದೆ. |
| ಡಾಕರ್ | ಮೂಲತಃ ಎಲ್ಲರೂ | ಉಚಿತ ಕೋರ್ | ಅದೇ ಪರಿಸರ (ಹೆಚ್ಚಾಗಿ). "ನನ್ನ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ" ಎಂಬ ಜಗಳಗಳು ಕಡಿಮೆ. |
| ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ | ಇನ್ಫ್ರಾ-ಹೆವಿ ತಂಡಗಳು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ರೋಲ್ಔಟ್ಗಳು, ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ಗ್ರೇಡ್ ಸ್ನಾಯು. |
| K8s ನಲ್ಲಿ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ | K8s ಮಾದರಿ ಬಳಕೆದಾರರು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರ್ವಿಂಗ್, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಹುಕ್ಗಳು, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್. |
| ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು | RAG ಬಿಲ್ಡರ್ಗಳು | ಮುಕ್ತ ಮೂಲ | ವೇಗದ ಹೋಲಿಕೆ, GPU ಸ್ನೇಹಿ. |
| ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ವೆಕ್ಟರ್ ಅಂಗಡಿಗಳು | ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ RAG ತಂಡಗಳು | ಪಾವತಿಸಿದ ಶ್ರೇಣಿಗಳು | ಸರ್ವರ್ರಹಿತ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳು, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ. |
ಹೌದು, ಪದ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಅಸಮಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಹಾಗೆಯೇ ಇರುತ್ತವೆ.
ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಮುಳುಗದೆ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು 📏
ಮುಖ್ಯವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ:
-
ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಗುಣಮಟ್ಟ: ನಿಖರತೆ, ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ, F1, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ.
-
ಸಿಸ್ಟಮ್ + ಬಳಕೆದಾರ: ವಿಳಂಬ, p95/p99, ಪರಿವರ್ತನೆ ಲಿಫ್ಟ್, ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ದರಗಳು.
-
ನ್ಯಾಯಯುತ ಸೂಚಕಗಳು: ಸಮಾನತೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಣಾಮ - ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ [1][2].
ಮಾಪನಗಳು ಮೇಲ್ಮೈ ವಿನಿಮಯಗಳಿಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಅವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ.
ಸಹಯೋಗದ ಮಾದರಿಗಳು: ಇದು ತಂಡದ ಕ್ರೀಡೆ 🧑🤝🧑
AI ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಛೇದಕದಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ:
-
ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಜನರೇ (ಯಶಸ್ಸನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ, ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು).
-
ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು (ಮೂಲಗಳು, ಸ್ಕೀಮಾಗಳು, SLA ಗಳು).
-
ಭದ್ರತೆ/ಕಾನೂನು (ಗೌಪ್ಯತೆ, ಅನುಸರಣೆ).
-
ವಿನ್ಯಾಸ/ಸಂಶೋಧನೆ (ಬಳಕೆದಾರರ ಪರೀಕ್ಷೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ GenAI ಗಾಗಿ).
-
ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು/SRE (ಸಮಯ ಮತ್ತು ಅಗ್ನಿಶಾಮಕ ಕವಾಯತುಗಳು).
ಬರಹಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದ ವೈಟ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಬಿಸಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ - ಇದು ಆರೋಗ್ಯಕರ.
ಅಪಾಯಗಳು: ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಲದ ಜೌಗು ಪ್ರದೇಶ 🧨
ML ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಗುಪ್ತ ಸಾಲವನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸುತ್ತವೆ: ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂರಚನೆಗಳು, ದುರ್ಬಲವಾದ ಅವಲಂಬನೆಗಳು, ಮರೆತುಹೋದ ಅಂಟು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು. ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಸಾಧಕ - ಡೇಟಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಸಂರಚನೆಗಳು, ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳು - ಜೌಗು ಬೆಳೆಯುವ ಮೊದಲು. [5]
ನೈರ್ಮಲ್ಯ ಪಾಲಕರು: ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು 📚
-
ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿ.
-
MLOps ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು. ಡೇಟಾ/ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ CI, ಸೇವೆಗಳಿಗೆ CD, ಮರುತರಬೇತಿಗಾಗಿ CT.
-
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳು. ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳಂತಹ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ [1][3][4].
ತ್ವರಿತ FAQ ಪುನಃ ಮಾಡಿ: ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ ಉತ್ತರ 🥡
AI ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಉಪಯುಕ್ತ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ, ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾದ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ - ಆದರೆ ಯಾರೂ ಕತ್ತಲೆಯಲ್ಲಿ ಇರದಂತೆ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಟಿಎಲ್;ಡಿಆರ್ 🎯
-
ಅವರು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ → ಡೇಟಾ ಕೆಲಸ, ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, MLOps, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮೂಲಕ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
-
ಮೊದಲು ಸರಳವಾಗಿಡುವುದು, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಳತೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ.
-
ಉತ್ಪಾದನೆ AI = ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು + ತತ್ವಗಳು (CI/CD/CT, ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಯುತತೆ, ಅಪಾಯದ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಸುಟ್ಟುಹಾಕಲಾಗಿದೆ).
-
ಪರಿಕರಗಳು ಕೇವಲ ಪರಿಕರಗಳು. ರೈಲು → ಹಳಿ → ಸೇವೆ → ಗಮನಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯಲು ಕನಿಷ್ಠವನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಉಲ್ಲೇಖ ಕೊಂಡಿಗಳು
-
NIST AI RMF (1.0). ಲಿಂಕ್
-
OECD AI ತತ್ವಗಳು. ಲಿಂಕ್
-
ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು (ಮಿಚೆಲ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2019). ಲಿಂಕ್
-
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು (ಗೆಬ್ರು ಮತ್ತು ಇತರರು, 2018/2021). ಲಿಂಕ್
-
ಗುಪ್ತ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಲ (ಸ್ಕಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಇತರರು, 2015). ಲಿಂಕ್