Czy wnioskowanie jest częścią uczenia modelu, a nie przewidywania?
W dziedzinie uczenia maszynowego, a konkretnie w kontekście Google Cloud Machine Learning, stwierdzenie „Wnioskowanie jest częścią uczenia modelu, a nie przewidywania” nie jest do końca trafne. Wnioskowanie i przewidywanie to odrębne etapy procesu uczenia maszynowego, z których każdy służy innemu celowi i występuje w różnych punktach procesu
Co oznacza służenie modelce?
Obsługa modelu w kontekście sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do procesu udostępniania wyszkolonego modelu do prognozowania lub wykonywania innych zadań w środowisku produkcyjnym. Polega na wdrożeniu modelu na serwerze lub infrastrukturze chmury, gdzie może odbierać dane wejściowe, przetwarzać je i generować pożądane dane wyjściowe.
Dlaczego ważne jest, aby TFX zachowywał zapisy wykonania dla każdego komponentu za każdym razem, gdy jest uruchamiany?
Kluczowe znaczenie dla TFX (TensorFlow Extended) ma przechowywanie zapisów wykonania dla każdego komponentu za każdym razem, gdy jest on uruchamiany z kilku powodów. Te rekordy, znane również jako metadane, służą jako cenne źródło informacji do różnych celów, w tym do debugowania, odtwarzania, inspekcji i analizy wydajności modelu. Przechwytując i przechowując szczegółowe informacje o
Jakie warstwy poziome są zawarte w TFX do zarządzania potokami i optymalizacji?
TFX, co oznacza TensorFlow Extended, to kompleksowa, kompleksowa platforma do budowania gotowych do produkcji potoków uczenia maszynowego. Zapewnia zestaw narzędzi i komponentów, które ułatwiają tworzenie i wdrażanie skalowalnych i niezawodnych systemów uczenia maszynowego. TFX został zaprojektowany, aby sprostać wyzwaniom związanym z zarządzaniem i optymalizacją potoków uczenia maszynowego, umożliwiając naukowcom danych