हेस्टी: आर में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण

हेस्टी आर में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए एक पैकेज है। यह डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल चयन और तैनाती के लिए उपकरणों का एक सेट प्रदान करता है। हेस्टी को उपयोग में आसान और लचीला बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को जल्दी और कुशलता से मॉडल बनाने और तैनात करने की अनुमति देता है। यहां हेस्टी की कुछ प्रमुख विशेषताएं दी गई हैं:

1। डेटा तैयारी: हेस्टी डेटा तैयारी के लिए कई प्रकार के उपकरण प्रदान करता है, जिसमें डेटा सफाई, फीचर स्केलिंग और डेटा परिवर्तन शामिल हैं।
2। फ़ीचर इंजीनियरिंग: हेस्टी में फ़ीचर इंजीनियरिंग के लिए कई तकनीकें शामिल हैं, जैसे पीसीए, फ़ीचर चयन और फ़ीचर निष्कर्षण।
3। मॉडल चयन: हेस्टी उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल की एक श्रृंखला से चयन करने की अनुमति देता है, जिसमें रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष और यादृच्छिक वन शामिल हैं। परिनियोजन: हेस्टी उत्पादन परिवेश में मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने के लिए उपकरण प्रदान करता है, जिसमें मॉडल सेवा और AWS और Azure.
5 जैसे क्लाउड प्लेटफार्मों पर तैनाती के लिए समर्थन शामिल है। आर के साथ एकीकरण: हेस्टी को आर प्रोग्रामिंग भाषा के साथ निर्बाध रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को सीधे आर.
6 के भीतर से मॉडल बनाने और तैनात करने की अनुमति देता है। एक्स्टेंसिबिलिटी: हेस्टी अत्यधिक एक्स्टेंसिबल है, जो उपयोगकर्ताओं को आवश्यकतानुसार नई सुविधाएँ और कार्यक्षमता जोड़ने की अनुमति देता है।
7। वितरित कंप्यूटिंग के लिए समर्थन: हेस्टी वितरित कंप्यूटिंग का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को कई मशीनों में स्केल कर सकते हैं।
8। अन्य टूल के साथ एकीकरण: हेस्टी को अन्य टूल और फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत किया जा सकता है, जैसे कि टेन्सरफ्लो, पायटोरच और स्किकिट-लर्न। कुल मिलाकर, हेस्टी आर में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए एक शक्तिशाली और लचीला उपकरण है। यह एक श्रृंखला प्रदान करता है विशेषताएं और कार्यक्षमता जो मॉडल को जल्दी और कुशलता से बनाना, प्रशिक्षित करना और तैनात करना आसान बनाती हैं।