Model Monitoring
📘 ড্রিফট ও পারফরম্যান্স নজরদারি।
🌐 Watch for drift and performance drops.
🚀
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
ড্রিফট ও পারফরম্যান্স নজরদারি।
ড্রিফট ও পারফরম্যান্স নজরদারি।
🌐 English:
Watch for drift and performance drops.
Watch for drift and performance drops.
🗂 কোথায় পড়ে
৬. ইঞ্জিনিয়ারিং ও ক্যারিয়ার → এমএলঅপস ও ডিপ্লয়মেন্ট → Model Monitoring
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Version, containerise, deploy and monitor models
🧰 টুলস
Git, Docker, FastAPI, MLflow
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
বাস্তব জগৎ বদলায়—গতকালের ভালো মডেল আজ খারাপ হতে পারে।
- ধাপ 1ইনপুট ডেটার বিতরণ পর্যবেক্ষণ (data drift): PSI, KS টেস্ট
- ধাপ 2আসল ফল পাওয়া গেলে পারফরম্যান্স ট্র্যাক (concept drift)
- ধাপ 3লেটেন্সি, এরর রেট ও ব্যবহার লগ
- ধাপ 4সীমা পেরোলে সতর্কবার্তা ও রিট্রেনিং পাইপলাইন (Evidently, Grafana)
🧪 বাস্তব উদাহরণ
COVID-এর পর হাসপাতাল ভর্তির প্যাটার্ন বদলে আগের পূর্বাভাস মডেলের ত্রুটি দ্বিগুণ—মনিটরিং ধরে ফেলে।
⚠️ সাধারণ ভুল
ডিপ্লয়ের পর মডেলকে "শেষ" ভাবা।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
monitoringdata driftconcept driftPSIretrainingEvidently
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক7.1 ডেটা ড্রিফট ও কনসেপ্ট ড্রিফট
7.2 পারফরম্যান্স ড্যাশবোর্ড
7.3 রিট্রেনিং ট্রিগার
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (MLOps & Deployment)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter# Save / load a model and serve predictions like an API would
import pickle, json
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X,y=load_iris(return_X_y=True); model=LogisticRegression(max_iter=300).fit(X,y)
blob=pickle.dumps(model); served=pickle.loads(blob)
def predict_endpoint(payload:str):
x=json.loads(payload)["features"]; return json.dumps({"class":int(served.predict([x])[0])})
print("POST /predict ->",predict_endpoint('{"features":[5.1,3.5,1.4,0.2]}'))
print("model size:",len(blob),"bytes")❓
সেল্ফ-চেক · Self check
🔗
সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts
এই শাখার অন্যান্য অংশ
1. Git & GitHub2. Flask FastAPI Model API3. Streamlit Apps4. Docker5. MLflow Experiment Tracking6. Cloud Deployment AWS GCP7. Model Monitoring
অন্য শাখার সম্পর্কিত টপিক
📏 Model Interpretability SHAP🦾 Model Context Protocol MCP🌏 Geospatial Foundation Models🚀 Flask FastAPI Model API