Ar išvados yra modelio mokymo dalis, o ne prognozavimas?
Mašininio mokymosi srityje, ypač „Google“ debesies mašininio mokymosi kontekste, teiginys „Išvada yra modelio mokymo, o ne numatymo dalis“ nėra visiškai tikslus. Išvados ir numatymas yra skirtingi mašininio mokymosi dujotiekio etapai, kurių kiekvienas atlieka skirtingą paskirtį ir vyksta skirtinguose programos taškuose.
Ką reiškia tarnauti modeliui?
Modelio aptarnavimas dirbtinio intelekto (DI) kontekste reiškia apmokyto modelio sudarymo galimybę numatyti prognozes ar atlikti kitas užduotis gamybinėje aplinkoje. Tai apima modelio diegimą serveryje arba debesies infrastruktūroje, kur jis gali gauti įvesties duomenis, juos apdoroti ir generuoti norimą išvestį.
Kodėl TFX svarbu saugoti kiekvieno komponento vykdymo įrašus kiekvieną kartą, kai jis paleidžiamas?
Dėl kelių priežasčių TFX (TensorFlow Extended) labai svarbu išlaikyti kiekvieno komponento vykdymo įrašus kiekvieną kartą, kai jis paleidžiamas. Šie įrašai, dar žinomi kaip metaduomenys, naudojami kaip vertingas informacijos šaltinis įvairiems tikslams, įskaitant derinimą, atkuriamumą, auditą ir modelio našumo analizę. Užfiksuodami ir saugodami išsamią informaciją apie
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow Extended“ (TFX), metaduomenų, Egzamino peržiūra
Kokie horizontalūs sluoksniai yra įtraukti į TFX vamzdynų valdymui ir optimizavimui?
TFX, kuris reiškia TensorFlow Extended, yra visapusiška platforma, skirta gamybai paruoštiems mašininio mokymosi vamzdynams kurti. Jame pateikiamas įrankių ir komponentų rinkinys, palengvinantis keičiamo dydžio ir patikimų mašininio mokymosi sistemų kūrimą ir diegimą. TFX sukurta siekiant išspręsti mašininio mokymosi vamzdynų valdymo ir optimizavimo iššūkius, leidžiančius duomenų mokslininkams