A következtetés inkább a modellképzés része, mint az előrejelzés?
A gépi tanulás területén, különösen a Google Cloud Machine Learning kontextusában, a „következtetés a modellképzés része, nem pedig előrejelzés” kijelentés nem teljesen pontos. A következtetés és az előrejelzés a gépi tanulás folyamatának különálló szakaszai, mindegyik más célt szolgál, és a tanulás különböző pontjain fordul elő.
Mit jelent modellt szolgálni?
A modell kiszolgálása a mesterséges intelligencia (AI) kontextusában azt a folyamatot jelenti, amely során egy betanított modellt elérhetővé tesznek előrejelzések készítésére vagy egyéb feladatok végrehajtására termelési környezetben. Ez magában foglalja a modell telepítését egy szerverre vagy felhő infrastruktúrára, ahol bemeneti adatokat fogadhat, feldolgozhat, és előállíthatja a kívánt kimenetet.
Miért fontos a TFX számára, hogy minden egyes komponens végrehajtási rekordját minden egyes futtatáskor megőrizze?
A TFX (TensorFlow Extended) számára több okból is kulcsfontosságú, hogy minden egyes komponens végrehajtási rekordját minden egyes futtatáskor megőrizze. Ezek a metaadatoknak is nevezett rekordok értékes információforrásként szolgálnak különféle célokra, beleértve a hibakeresést, a reprodukálhatóságot, az auditálást és a modellteljesítmény-elemzést. Részletes információk rögzítésével és tárolásával a
Melyek a TFX vízszintes rétegei a folyamatkezeléshez és -optimalizáláshoz?
A TFX, amely a TensorFlow Extended rövidítése, egy átfogó, teljes körű platform a gyártásra kész gépi tanulási folyamatok építésére. Olyan eszközöket és összetevőket biztosít, amelyek megkönnyítik a méretezhető és megbízható gépi tanulási rendszerek fejlesztését és telepítését. A TFX-et úgy tervezték, hogy megbirkózzon a gépi tanulási folyamatok kezelésével és optimalizálásával kapcsolatos kihívásokkal, lehetővé téve az adattudósok számára