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
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
Melyek a gépi tanulással való munkafolyamat legfontosabb lépései?
A gépi tanulással végzett munka egy sor kulcsfontosságú lépést foglal magában, amelyek kulcsfontosságúak a gépi tanulási modellek sikeres fejlesztéséhez és bevezetéséhez. Ezek a lépések nagy vonalakban adatgyűjtésre és előfeldolgozásra, modellkiválasztásra és -képzésre, modellértékelésre és -validálásra, valamint modelltelepítésre és -felügyeletre oszthatók. Minden lépés létfontosságú szerepet játszik a