Is afleiding deel van die modelopleiding eerder as voorspelling?
In die veld van masjienleer, spesifiek in die konteks van Google Wolk-masjienleer, is die stelling "Inferensie is 'n deel van die modelopleiding eerder as voorspelling" nie heeltemal akkuraat nie. Afleiding en voorspelling is afsonderlike stadiums in die masjienleerpyplyn, wat elkeen 'n ander doel dien en op verskillende punte in die
Wat beteken dit om 'n model te bedien?
Die bediening van 'n model in die konteks van Kunsmatige Intelligensie (KI) verwys na die proses om 'n opgeleide model beskikbaar te stel vir die maak van voorspellings of die uitvoering van ander take in 'n produksie-omgewing. Dit behels die ontplooiing van die model na 'n bediener of wolkinfrastruktuur waar dit insetdata kan ontvang, dit kan verwerk en die verlangde uitset kan genereer.
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappe in masjienleer, Groot data vir die opleiding van modelle in die wolk
Hoekom is dit belangrik vir TFX om uitvoeringsrekords vir elke komponent te hou elke keer as dit uitgevoer word?
Dit is van kardinale belang vir TFX (TensorFlow Extended) om uitvoeringsrekords vir elke komponent te handhaaf elke keer as dit uitgevoer word as gevolg van verskeie redes. Hierdie rekords, ook bekend as metadata, dien as 'n waardevolle bron van inligting vir verskeie doeleindes, insluitend ontfouting, reproduseerbaarheid, ouditering en modelprestasie-analise. Deur gedetailleerde inligting oor die vas te lê en te stoor
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow verleng (TFX), Metadata, Eksamen hersiening
Wat is die horisontale lae ingesluit in TFX vir pyplynbestuur en optimalisering?
TFX, wat staan vir TensorFlow Extended, is 'n omvattende end-tot-end platform vir die bou van produksie-gereed masjienleer pyplyne. Dit bied 'n stel gereedskap en komponente wat die ontwikkeling en implementering van skaalbare en betroubare masjienleerstelsels fasiliteer. TFX is ontwerp om die uitdagings van die bestuur en optimalisering van masjienleerpyplyne aan te spreek, wat datawetenskaplikes in staat stel