Возможно ли использовать машинное обучение для выявления систематических ошибок в данных из другого решения машинного обучения?
Использование машинного обучения (ML) для выявления систематических ошибок в данных из другого решения ML действительно возможно. Алгоритмы машинного обучения предназначены для изучения закономерностей и составления прогнозов на основе закономерностей, которые они обнаруживают в данных. Однако эти алгоритмы также могут непреднамеренно обучаться и закреплять систематические ошибки, присутствующие в обучающих данных. Поэтому становится решающим значение
Каковы различные этапы конвейера машинного обучения в TFX?
TensorFlow Extended (TFX) — это мощная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для облегчения разработки и развертывания моделей машинного обучения (ML) в производственных средах. Он предоставляет полный набор инструментов и библиотек, которые позволяют создавать сквозные конвейеры машинного обучения. Эти конвейеры состоят из нескольких отдельных фаз, каждая из которых служит определенной цели и вносит свой вклад.