Onko mahdollista käyttää ML:ää havaitsemaan vääristymiä toisesta ML-ratkaisusta peräisin olevassa datassa?
Koneoppimisen (ML) käyttö toisesta ML-ratkaisusta peräisin olevien tietojen poikkeamien havaitsemiseksi on todellakin mahdollista. ML-algoritmit on suunniteltu oppimaan malleja ja tekemään ennusteita tiedoista löytämiensä mallien perusteella. Nämä algoritmit voivat kuitenkin myös vahingossa oppia ja ylläpitää harjoitustiedoissa olevia harhoja. Siksi siitä tulee ratkaiseva
Mitkä ovat ML-putkilinjan eri vaiheet TFX:ssä?
TensorFlow Extended (TFX) on tehokas avoimen lähdekoodin alusta, joka on suunniteltu helpottamaan koneoppimismallien (ML) kehittämistä ja käyttöönottoa tuotantoympäristöissä. Se tarjoaa kattavan joukon työkaluja ja kirjastoja, jotka mahdollistavat päästä päähän ML-putkilinjojen rakentamisen. Nämä putkilinjat koostuvat useista erillisistä vaiheista, joista jokainen palvelee tiettyä tarkoitusta ja myötävaikuttaa