Чи є висновок частиною навчання моделі, а не передбачення?
У сфері машинного навчання, зокрема в контексті Google Cloud Machine Learning, твердження «Висновки є частиною навчання моделі, а не передбачення» є не зовсім точним. Висновок і передбачення — це окремі етапи в системі машинного навчання, кожен з яких служить різним цілям і відбувається в різних точках
Що означає служити моделі?
Обслуговування моделі в контексті штучного інтелекту (AI) стосується процесу надання навченої моделі для прогнозування або виконання інших завдань у виробничому середовищі. Він передбачає розгортання моделі на сервері або хмарній інфраструктурі, де вона може отримувати вхідні дані, обробляти їх і генерувати бажаний результат.
Чому для TFX важливо зберігати записи про виконання кожного компонента під час кожного його запуску?
Для TFX (TensorFlow Extended) дуже важливо підтримувати записи про виконання кожного компонента під час кожного його запуску з кількох причин. Ці записи, також відомі як метадані, служать цінним джерелом інформації для різних цілей, включаючи налагодження, відтворюваність, аудит і аналіз продуктивності моделі. Збираючи та зберігаючи детальну інформацію про
Які горизонтальні шари включені в TFX для керування та оптимізації конвеєрів?
TFX, що розшифровується як TensorFlow Extended, є комплексною наскрізною платформою для створення готових до виробництва конвеєрів машинного навчання. Він надає набір інструментів і компонентів, які полегшують розробку та розгортання масштабованих і надійних систем машинного навчання. TFX розроблено для вирішення проблем управління та оптимізації конвеєрів машинного навчання, що дозволяє дослідникам даних