Onko päättely osa mallin koulutusta ennemmin kuin ennustaminen?
Koneoppimisen alalla, erityisesti Google Cloud Machine Learningin yhteydessä, väite "Päättäminen on osa mallin koulutusta ennemminkin kuin ennustaminen" ei ole täysin tarkka. Päättäminen ja ennustaminen ovat erillisiä vaiheita koneoppimisputkistossa, joista jokainen palvelee eri tarkoitusta ja esiintyy eri kohdissa
Mitä mallin palveleminen tarkoittaa?
Mallin palveleminen tekoälyn (AI) yhteydessä tarkoittaa prosessia, jossa koulutettu malli saadaan käyttöön ennusteiden tekemiseen tai muiden tehtävien suorittamiseen tuotantoympäristössä. Se sisältää mallin käyttöönoton palvelimelle tai pilviinfrastruktuurille, jossa se voi vastaanottaa syöttödataa, käsitellä sitä ja tuottaa halutun tulosteen.
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Koneoppimisen muut vaiheet, Suuria tietoja pilvimallien harjoitteluun
Miksi TFX:n on tärkeää säilyttää suoritustietueet jokaisesta komponentista aina, kun se ajetaan?
On erittäin tärkeää, että TFX (TensorFlow Extended) ylläpitää suoritustietueita jokaisesta komponentista joka kerta, kun se ajetaan useista syistä. Nämä tietueet, jotka tunnetaan myös metadatana, toimivat arvokkaana tietolähteenä eri tarkoituksiin, mukaan lukien virheenkorjaus, toistettavuus, tarkastus ja mallien suorituskykyanalyysi. Kaappaamalla ja tallentamalla yksityiskohtaista tietoa
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet, TensorFlow Extended (TFX), Metadata, Kokeen tarkistus
Mitä horisontaalisia kerroksia TFX sisältää putkilinjan hallintaa ja optimointia varten?
TFX, joka tarkoittaa TensorFlow Extendediä, on kattava päästä päähän -alusta tuotantovalmiiden koneoppimisputkien rakentamiseen. Se tarjoaa joukon työkaluja ja komponentteja, jotka helpottavat skaalautuvien ja luotettavien koneoppimisjärjestelmien kehittämistä ja käyttöönottoa. TFX on suunniteltu vastaamaan koneoppimisputkien hallinnan ja optimoinnin haasteisiin, mikä mahdollistaa datatieteilijöiden