Ali je sklepanje del usposabljanja modela in ne napoved?
Na področju strojnega učenja, zlasti v kontekstu Google Cloud Machine Learning, trditev "Sklepanje je del usposabljanja modela in ne napovedovanje" ni povsem točna. Sklepanje in predvidevanje sta različni stopnji v cevovodu strojnega učenja, od katerih ima vsaka drugačen namen in se pojavlja na različnih točkah v
Kaj pomeni služiti modelu?
Storitev modela v kontekstu umetne inteligence (AI) se nanaša na postopek dajanja usposobljenega modela na voljo za napovedovanje ali izvajanje drugih nalog v produkcijskem okolju. Vključuje namestitev modela na strežnik ali infrastrukturo v oblaku, kjer lahko prejme vhodne podatke, jih obdela in ustvari želeni izhod.
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Nadaljnji koraki v strojnem učenju, Veliki podatki za modele treningov v oblaku
Zakaj je pomembno, da TFX vodi zapise izvajanja za vsako komponento ob vsakem zagonu?
Za TFX (TensorFlow Extended) je ključnega pomena, da vzdržuje zapise izvajanja za vsako komponento ob vsakem zagonu zaradi več razlogov. Ti zapisi, znani tudi kot metapodatki, služijo kot dragocen vir informacij za različne namene, vključno z odpravljanjem napak, ponovljivostjo, revizijo in analizo delovanja modela. Z zajemanjem in shranjevanjem podrobnih informacij o
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), metapodatki, Pregled izpita
Katere vodoravne plasti so vključene v TFX za upravljanje in optimizacijo cevovoda?
TFX, kar pomeni TensorFlow Extended, je celovita platforma od konca do konca za gradnjo cevovodov strojnega učenja, pripravljenih na proizvodnjo. Zagotavlja nabor orodij in komponent, ki olajšajo razvoj in uvajanje razširljivih in zanesljivih sistemov strojnega učenja. TFX je zasnovan za reševanje izzivov upravljanja in optimizacije cevovodov strojnega učenja, kar omogoča podatkovnim znanstvenikom