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 этапов, каждый из которых служит определенной цели и способствует общему успеху рабочего процесса машинного обучения. В этом ответе мы рассмотрим различные этапы конвейера машинного обучения в TFX.
1. Прием данных:
Первый этап конвейера машинного обучения включает в себя прием данных из различных источников и преобразование их в формат, подходящий для задач машинного обучения. TFX предоставляет такие компоненты, как ExampleGen, который считывает данные из различных источников, таких как CSV-файлы или базы данных, и преобразует их в формат примера TensorFlow. Этот этап позволяет извлекать, проверять и предварительно обрабатывать данные, необходимые для последующих этапов.
2. Проверка данных:
После приема данных на следующем этапе выполняется проверка данных для обеспечения их качества и согласованности. TFX предоставляет компонент StatisticsGen, который вычисляет сводную статистику данных, и компонент SchemaGen, который выводит схему на основе статистики. Эти компоненты помогают выявлять аномалии, пропущенные значения и несоответствия в данных, позволяя инженерам данных и специалистам по машинному обучению предпринимать соответствующие действия.
3. Преобразование данных:
После проверки данных конвейер машинного обучения переходит к этапу преобразования данных. TFX предлагает компонент Transform, который применяет к данным методы разработки признаков, такие как нормализация, горячее кодирование и пересечение признаков. Этот этап играет решающую роль в подготовке данных для обучения модели, поскольку помогает улучшить производительность модели и возможности обобщения.
4. Обучение модели:
Фаза обучения модели включает в себя обучение моделей машинного обучения с использованием преобразованных данных. TFX предоставляет компонент Trainer, который использует мощные возможности обучения TensorFlow для обучения моделей в распределенных системах или графических процессорах. Этот компонент позволяет настраивать параметры обучения, архитектуру моделей и алгоритмы оптимизации, позволяя специалистам по машинному обучению эффективно экспериментировать и повторять свои модели.
5. Оценка модели:
После того, как модели обучены, следующим этапом является оценка модели. TFX предоставляет компонент Evaluator, который оценивает производительность обученных моделей с использованием таких показателей оценки, как точность, воспроизводимость и оценка F1. Этот этап помогает выявить потенциальные проблемы с моделями и дает представление об их поведении на невидимых данных.
6. Проверка модели:
После оценки модели конвейер машинного обучения переходит к проверке модели. TFX предлагает компонент ModelValidator, который проверяет обученные модели на соответствие ранее выведенной схеме. Этот этап гарантирует, что модели соответствуют ожидаемому формату данных, и помогает в обнаружении таких проблем, как дрейф данных или эволюция схемы.
7. Развертывание модели:
Заключительный этап конвейера машинного обучения включает развертывание обученных моделей в производственных средах. TFX предоставляет компонент Pusher, который экспортирует обученные модели и связанные артефакты в обслуживающую систему, такую как TensorFlow Serving или TensorFlow Lite. Этот этап позволяет интегрировать модели машинного обучения в приложения, что позволяет им делать прогнозы на основе новых данных.
Конвейер машинного обучения в TFX состоит из нескольких этапов, включая прием данных, проверку данных, преобразование данных, обучение модели, оценку модели, проверку модели и развертывание модели. Каждый этап способствует общему успеху рабочего процесса машинного обучения, обеспечивая качество данных, позволяя разрабатывать функции, обучая точные модели, оценивая их производительность и развертывая их в производственных средах.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Основы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как можно использовать слой внедрения для автоматического назначения правильных осей для графика представления слов в виде векторов?
- Какова цель максимального объединения в CNN?
- Как процесс извлечения признаков в сверточной нейронной сети (CNN) применяется для распознавания изображений?
- Необходимо ли использовать функцию асинхронного обучения для моделей машинного обучения, работающих в TensorFlow.js?
- Каково максимальное количество слов в API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Можно ли использовать API TensorFlow Keras Tokenizer для поиска наиболее часто встречающихся слов?
- Что такое ТОКО?
- Какова связь между количеством эпох в модели машинного обучения и точностью прогноза при запуске модели?
- Создает ли API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow расширенный набор обучающих данных на основе данных естественного графа?
- Что такое API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow?
Посмотреть больше вопросов и ответов в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals