🔄 Machine Learning Lifecycle - मशीन लर्निंग प्रक्रिया का पूरा विवरण (हिंदी में)

🔰 1. Problem Statement Define करना

ML project की शुरुआत किसी real-world problem को define करने से होती है। जैसे – Email spam detection, Fraud detection, etc.

• यह classification, regression या clustering हो सकता है।
• Business objective समझना बहुत जरूरी होता है।

📌 2. Data Collection

Model train करने के लिए relevant और high-quality data की आवश्यकता होती है। यह data sensors, databases, APIs या manual surveys से मिल सकता है।

Example: CSV files, SQL databases, Web scraping

📌 3. Data Preprocessing

• Missing values को handle करना
• Outliers detect करना
• Feature scaling (Normalization / Standardization)
• Encoding categorical variables

यह step model के accuracy और performance पर बहुत असर डालता है।

📌 4. Model Building / Training

अब हम algorithms जैसे Linear Regression, Decision Trees, SVM, या Neural Networks से model को train करते हैं:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

📌 5. Model Evaluation

Model को evaluate करने के लिए हम testing data और अलग-अलग metrics का उपयोग करते हैं:

• Accuracy, Precision, Recall, F1-score
• Confusion Matrix
• Cross-validation

from sklearn.metrics import accuracy_score
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

📌 6. Model Deployment

Model को real-world application में integrate करना यानी deployment।

• Flask, FastAPI, Streamlit जैसे tools से API बनाना
• AWS, Azure या GCP जैसे cloud services पर deploy करना