Дали изводът е част от обучението на модела, а не предвиждането?
В областта на машинното обучение, по-специално в контекста на Google Cloud Machine Learning, твърдението „Изводът е по-скоро част от обучението на модела, отколкото предвиждането“ не е напълно точно. Изводите и прогнозите са отделни етапи в тръбопровода за машинно обучение, като всеки служи за различна цел и се случва в различни точки от
Какво означава да служиш на модел?
Обслужването на модел в контекста на изкуствения интелект (AI) се отнася до процеса на предоставяне на обучен модел за правене на прогнози или изпълнение на други задачи в производствена среда. Това включва внедряване на модела на сървър или облачна инфраструктура, където може да получава входни данни, да ги обработва и генерира желания изход.
Защо е важно TFX да поддържа записи за изпълнение за всеки компонент всеки път, когато се изпълнява?
За TFX (TensorFlow Extended) е от решаващо значение да поддържа записи за изпълнение за всеки компонент всеки път, когато се изпълнява поради няколко причини. Тези записи, известни също като метаданни, служат като ценен източник на информация за различни цели, включително отстраняване на грешки, възпроизводимост, одит и анализ на ефективността на модела. Чрез улавяне и съхраняване на подробна информация за
Какви са хоризонталните слоеве, включени в TFX за управление и оптимизиране на конвейер?
TFX, което означава TensorFlow Extended, е цялостна платформа от край до край за изграждане на готови за производство тръбопроводи за машинно обучение. Той предоставя набор от инструменти и компоненти, които улесняват разработването и внедряването на мащабируеми и надеждни системи за машинно обучение. TFX е предназначен да се справи с предизвикателствата на управлението и оптимизирането на тръбопроводите за машинно обучение, като дава възможност на специалистите по данни