ఈ పాఠం స్వయంచాలకంగా తెలుగులోకి అనువదించబడింది, ఇంకా ఎవరూ సమీక్షించలేదు. ఏదైనా వింతగా అనిపిస్తే, ఇంగ్లీష్ మూలమే ప్రామాణికం.
మీరు కోడింగ్ రౌండ్‌ల ద్వారా దీన్ని సాధించారు. ఇప్పుడు ఇంటర్వ్యూయర్ టేబుల్‌పై వైట్‌బోర్డ్ మార్కర్‌ను స్లైడ్ చేసి, "50 మిలియన్ల వినియోగదారుల కోసం సిఫార్సు వ్యవస్థను రూపొందించండి" అని చెప్పాడు. మీ అరచేతులు తడిగా ఉంటాయి - మీకు ML తెలియకపోవడం వల్ల కాదు, కానీ మీరు మొత్తం సిస్టమ్‌ల గురించి బిగ్గరగా ఆలోచించడం ఎప్పుడూ పాటించలేదు కాబట్టి. ఈ పాఠం మీకు పునరావృతమయ్యే ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది, అది ఓపెన్-ఎండ్ ప్రశ్నను నిర్మాణాత్మక సంభాషణగా మారుస్తుంది.
సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్ డిజైన్ డేటా ఫ్లో, స్టోరేజ్ మరియు స్కేలబిలిటీపై దృష్టి పెడుతుంది. ML సిస్టమ్ డిజైన్ అదనపు కోణాన్ని జోడిస్తుంది: మోడల్ అనేది సజీవ భాగం ఇది కాలక్రమేణా క్షీణిస్తుంది, డేటా నాణ్యతపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు నిరంతర మూల్యాంకనం అవసరం.
ఇంటర్వ్యూయర్లు ఖచ్చితమైన నిర్మాణ రేఖాచిత్రం కోసం వెతకడం లేదు. మీరు చేయగలరని వారు చూడాలనుకుంటున్నారు:
అభ్యర్థులు చేసే అతి పెద్ద తప్పు నేరుగా మోడల్ ఎంపికకు వెళ్లడం. అభ్యర్థులు తమను తాము వేరుచేసుకునే సమస్య ఫ్రేమింగ్ మరియు డేటా డిస్కషన్ అని ఇంటర్వ్యూయర్లు స్థిరంగా నివేదిస్తారు.
ప్రతి డిజైన్ ప్రశ్నకు ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను మీ అస్థిపంజరంగా ఉపయోగించండి. మీరు ప్రతి అడుగుకు సమాన సమయాన్ని వెచ్చించాల్సిన అవసరం లేదు — ప్రశ్న ఆధారంగా స్వీకరించండి — కానీ ప్రతి ఒక్కటి తాకడం పరిపక్వతను సూచిస్తుంది.
లక్ష్యాన్ని స్పష్టం చేయడం ద్వారా ప్రారంభించండి. అడగండి: వ్యాపారంలో విజయం ఎలా ఉంటుంది?
వ్యాపార మెట్రిక్‌ను ముందుగా ML-స్నేహపూర్వక లక్ష్యానికి మ్యాప్ చేయండి. ఉదాహరణకు, "వినియోగదారు నిశ్చితార్థాన్ని పెంచండి" అనేది "ప్రతి వస్తువుపై క్లిక్ సంభావ్యతను అంచనా వేయండి మరియు స్కోర్ ఆధారంగా ర్యాంక్ చేయండి" అని అనువదించవచ్చు.
డేటా ఎక్కడ నుండి వస్తుంది, అది ఎలా సేకరిస్తారు మరియు మీరు ఎలాంటి సమస్యలు ఎదురు చూస్తున్నారు అనే విషయాలను చర్చించండి:
సైన్ ఇన్ చేయండి చర్చలో పాల్గొనడానికి
మీరు సంగ్రహించే లక్షణాలను వివరించండి. వాటిని తార్కికంగా సమూహపరచండి:
| ఫీచర్ గ్రూప్ | ఉదాహరణలు | |---|---| | వినియోగదారు లక్షణాలు | వయస్సు బకెట్, పదవీకాలం, చారిత్రక క్లిక్ రేటు | | అంశం లక్షణాలు | వర్గం, ధర పరిధి, ప్రజాదరణ స్కోర్ | | సందర్భ లక్షణాలు | రోజు సమయం, పరికరం రకం, స్థానం | | పరస్పర లక్షణాలు | వినియోగదారు×ఐటెమ్ సహ-సంభవం, సెషన్ డెప్త్ |
ఇప్పుడు - మరియు ఇప్పుడు మాత్రమే - నమూనాలను చర్చించండి. మీ ఎంపికను సమర్థించండి:
మీరు ఎలా శిక్షణ పొందాలి మరియు ధృవీకరించాలి అనే విషయాలను కవర్ చేయండి:
వ్యాపార లక్ష్యానికి అనుగుణంగా ఉండే కొలమానాలను ఎంచుకోండి. ర్యాంకింగ్ కోసం ప్రెసిషన్@K, బైనరీ వర్గీకరణ కోసం AUC-ROC, ఆర్డర్ చేసిన జాబితాల కోసం NDCG.
మోడల్ వినియోగదారులను ఎలా చేరుకుంటుందో చర్చించండి:
ప్రారంభించిన తర్వాత మీరు ఏమి చూడాలనుకుంటున్నారో వివరించండి: డేటా డ్రిఫ్ట్, ప్రిడిక్షన్ డిస్ట్రిబ్యూషన్ షిఫ్ట్‌లు మరియు A/B పరీక్షల ద్వారా ఆన్‌లైన్ కొలమానాలు.
మీరు మోసాన్ని గుర్తించే వ్యవస్థను రూపొందిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి. వ్యాపారం "అన్ని మోసాలను పట్టుకోండి" అని చెబుతోంది. 100% రీకాల్ ఎందుకు ప్రమాదకరమైన లక్ష్యం మరియు మీరు ఆమోదయోగ్యమైన ట్రేడ్-ఆఫ్‌ల చుట్టూ సంభాషణను ఎలా రూపొందిస్తారు?
ML సిస్టమ్ డిజైన్ ఇంటర్వ్యూలో, డిజైన్ ప్రాంప్ట్ ఇచ్చినప్పుడు మీరు మొదట ఏమి చేయాలి?
ఇంటర్వ్యూ చేసేవారు ట్రేడ్-ఆఫ్ చర్చలను ఇష్టపడతారు ఎందుకంటే వారు అనుభవం యొక్క లోతును బహిర్గతం చేస్తారు. ఎక్కువగా వచ్చే ట్రేడ్-ఆఫ్‌లు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
| ట్రేడ్-ఆఫ్ | ఎడమకు ఎప్పుడు అనుకూలించాలి | ఎప్పుడు అనుకూలంగా ఉండాలి | |---|---|---| | జాప్యం వర్సెస్ ఖచ్చితత్వం | రియల్ టైమ్ యూజర్ ఫేసింగ్ (శోధన) | బ్యాచ్ ఆఫ్‌లైన్ (ఇమెయిల్ రెక్స్) | | సింపుల్ వర్సెస్ కాంప్లెక్స్ మోడల్ | చిన్న డేటా, వివరణ అవసరం | పెద్ద డేటా, ఖచ్చితత్వం కీలకం | | బ్యాచ్ వర్సెస్ రియల్ టైమ్ సర్వింగ్ | అంచనాలు త్వరగా మారవు | అంచనాలు తప్పనిసరిగా తాజా సందర్భాన్ని ప్రతిబింబించాలి | | బిల్డ్ వర్సెస్ కొనుగోలు | వ్యాపారం కోసం కోర్ డిఫరెన్సియేటర్ | కమోడిటీ సామర్ధ్యం (ఉదా., OCR) |
మీరు ట్రేడ్-ఆఫ్ గురించి చర్చించినప్పుడు, ఈ నమూనాను ఉపయోగించండి:
"మనకు [ప్రయోజనం] ఇచ్చే ఎంపిక Aతో వెళ్లవచ్చు, కానీ ప్రతికూలత [ఖర్చు]. ప్రత్యామ్నాయంగా, ఎంపిక B [ప్రయోజనం], ఇది [ఖర్చు]ని పరిచయం చేసినప్పటికీ. [సమస్య నుండి నిర్దిష్ట ప్రతిబంధకం] కారణంగా, నేను ఎంపిక A వైపు మొగ్గు చూపుతాను ఎందుకంటే..."
నెట్‌ఫ్లిక్స్ అంచనాల ప్రకారం, దాని సిఫార్సు వ్యవస్థ కంపెనీకి సంవత్సరానికి $1 బిలియన్ల కంటే ఎక్కువ ఆదా చేస్తుంది. ఆ ఒక్క ML వ్యవస్థ విలువ కొన్ని చిన్న దేశాల GDPని మించిపోయింది.
ప్రాంప్ట్: "సోషల్ మీడియా ప్లాట్‌ఫారమ్ కోసం కంటెంట్ మోడరేషన్ సిస్టమ్‌ను రూపొందించండి."
సిఫార్సు సిస్టమ్‌లలో హైబ్రిడ్ సర్వింగ్ విధానం (బ్యాచ్ అభ్యర్థి జనరేషన్ + రియల్ టైమ్ ర్యాంకింగ్) ఎందుకు సాధారణం?
ఉత్తమ ML సిస్టమ్ డిజైన్ సమాధానాలు ఉపన్యాసం కాకుండా సంభాషణ లాగా ఉంటాయి. ఇంటర్వ్యూయర్‌తో చెక్ ఇన్ చేయడానికి పాజ్ చేయండి, స్పష్టమైన ప్రశ్నలను అడగండి మరియు వారు మిమ్మల్ని వేరే దిశలో నెట్టినప్పుడు పైవట్ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉండండి.