Является ли вывод частью обучения модели, а не прогнозирования?
В области машинного обучения, особенно в контексте Google Cloud Machine Learning, утверждение «Вывод — это часть обучения модели, а не прогнозирования» не совсем точно. Умозаключение и прогнозирование — это отдельные этапы конвейера машинного обучения, каждый из которых служит разным целям и происходит в разных точках процесса.
Что значит служить моделью?
Обслуживание модели в контексте искусственного интеллекта (ИИ) относится к процессу создания обученной модели, доступной для прогнозирования или выполнения других задач в производственной среде. Он включает в себя развертывание модели на сервере или в облачной инфраструктуре, где она может получать входные данные, обрабатывать их и генерировать желаемый результат.
Почему для TFX важно сохранять записи выполнения для каждого компонента при каждом запуске?
Для TFX (TensorFlow Extended) крайне важно вести записи о выполнении для каждого компонента каждый раз, когда он запускается, по нескольким причинам. Эти записи, также известные как метаданные, служат ценным источником информации для различных целей, включая отладку, воспроизводимость, аудит и анализ производительности модели. Собирая и сохраняя подробную информацию о
Какие горизонтальные уровни включены в TFX для управления конвейером и его оптимизации?
TFX (расшифровывается как TensorFlow Extended) — это комплексная комплексная платформа для построения готовых к работе конвейеров машинного обучения. Он предоставляет набор инструментов и компонентов, упрощающих разработку и развертывание масштабируемых и надежных систем машинного обучения. TFX предназначен для решения задач управления и оптимизации конвейеров машинного обучения, что позволяет специалистам по обработке и анализу данных