Vai secinājumi ir daļa no modeļa apmācības, nevis prognozēšanas?
Mašīnmācīšanās jomā, jo īpaši saistībā ar Google Cloud Machine Learning, apgalvojums "Secinājumi ir daļa no modeļa apmācības, nevis prognozēšana" nav pilnīgi precīzs. Secinājumi un prognozēšana ir atšķirīgi mašīnmācīšanās konveijera posmi, katrs kalpo citam mērķim un notiek dažādos punktos
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Ko nozīmē kalpot modelim?
Modeļa apkalpošana mākslīgā intelekta (AI) kontekstā ir process, kurā apmācīts modelis ir pieejams prognožu veikšanai vai citu uzdevumu veikšanai ražošanas vidē. Tas ietver modeļa izvietošanu serverī vai mākoņa infrastruktūrā, kur tas var saņemt ievades datus, apstrādāt tos un ģenerēt vēlamo izvadi.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Lieli dati apmācības modeļiem mākonī
Kāpēc TFX ir svarīgi saglabāt katra komponenta izpildes ierakstus katru reizi, kad tas tiek palaists?
Ir ļoti svarīgi, lai TFX (TensorFlow Extended) saglabātu katra komponenta izpildes ierakstus katru reizi, kad tas tiek palaists vairāku iemeslu dēļ. Šie ieraksti, kas pazīstami arī kā metadati, kalpo kā vērtīgs informācijas avots dažādiem mērķiem, tostarp atkļūdošanai, reproducējamībai, auditēšanai un modeļu veiktspējas analīzei. Iegūstot un saglabājot detalizētu informāciju par
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Extended (TFX), Metadati, Eksāmenu apskats
Kādi horizontālie slāņi ir iekļauti TFX cauruļvadu pārvaldībai un optimizācijai?
TFX, kas apzīmē TensorFlow Extended, ir visaptveroša platforma ražošanai gatavu mašīnmācīšanās cauruļvadu veidošanai. Tas nodrošina rīku un komponentu kopumu, kas atvieglo mērogojamu un uzticamu mašīnmācīšanās sistēmu izstrādi un izvietošanu. TFX ir izstrādāts, lai risinātu problēmas, kas saistītas ar mašīnmācīšanās cauruļvadu pārvaldību un optimizēšanu, ļaujot datu zinātniekiem