Megvalósítható-e az ML használata egy másik ML-megoldásból származó adatok torzításának észlelésére?
A gépi tanulás (ML) használata egy másik ML-megoldásból származó adatok torzításának észlelésére valóban megvalósítható. Az ML algoritmusokat úgy tervezték, hogy megtanulják a mintákat, és előrejelzéseket készítsenek az adatokban talált minták alapján. Ezek az algoritmusok azonban véletlenül is tanulhatnak és fenntarthatják a betanítási adatokban jelenlévő torzításokat. Ezért döntő fontosságúvá válik
Melyek az ML folyamat különböző fázisai a TFX-ben?
A TensorFlow Extended (TFX) egy nagy teljesítményű nyílt forráskódú platform, amelyet a gépi tanulási (ML) modellek éles környezetben történő fejlesztésének és üzembe helyezésének elősegítésére terveztek. Átfogó eszközöket és könyvtárakat biztosít, amelyek lehetővé teszik a végpontok közötti ML-folyamatok felépítését. Ezek a csővezetékek több különálló fázisból állnak, amelyek mindegyike meghatározott célt szolgál, és hozzájárul