Czy możliwe jest użycie ML do wykrycia błędów w danych z innego rozwiązania ML?
Wykorzystanie uczenia maszynowego (ML) do wykrycia błędów w danych z innego rozwiązania ML jest rzeczywiście wykonalne. Algorytmy uczenia maszynowego mają na celu uczenie się wzorców i dokonywanie prognoz na podstawie wzorców znalezionych w danych. Algorytmy te mogą jednak również nieumyślnie uczyć się i utrwalać błędy obecne w danych szkoleniowych. Dlatego kluczowe staje się
Jakie są różne fazy potoku ML w TFX?
TensorFlow Extended (TFX) to potężna platforma typu open source zaprojektowana w celu ułatwienia opracowywania i wdrażania modeli uczenia maszynowego (ML) w środowiskach produkcyjnych. Zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi i bibliotek, które umożliwiają budowę kompleksowych potoków ML. Rurociągi te składają się z kilku odrębnych faz, z których każda służy określonemu celowi i wnosi swój wkład