Ці з'яўляецца вывад часткай навучання мадэлі, а не прадказаннем?
У галіне машыннага навучання, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning, сцвярджэнне "Вывад з'яўляецца часткай навучання мадэлі, а не прадказаннем" не зусім дакладнае. Вывад і прагназаванне - гэта розныя этапы канвеера машыннага навучання, кожны з якіх служыць рознай мэты і адбываецца ў розных кропках
Што значыць служыць мадэлі?
Абслугоўванне мадэлі ў кантэксце штучнага інтэлекту (AI) адносіцца да працэсу стварэння навучанай мадэлі даступнай для прагназавання або выканання іншых задач у вытворчым асяроддзі. Гэта ўключае ў сябе разгортванне мадэлі на серверы або воблачнай інфраструктуры, дзе яна можа атрымліваць ўваходныя даныя, апрацоўваць іх і генераваць жаданы вынік.
Чаму для TFX важна захоўваць запісы аб выкананні кожнага кампанента пры кожным яго запуску?
Для TFX (TensorFlow Extended) вельмі важна падтрымліваць запісы аб выкананні кожнага кампанента пры кожным яго запуску па некалькіх прычынах. Гэтыя запісы, таксама вядомыя як метададзеныя, служаць каштоўнай крыніцай інфармацыі для розных мэт, уключаючы адладку, узнаўляльнасць, аўдыт і аналіз прадукцыйнасці мадэлі. Захопліваючы і захоўваючы падрабязную інфармацыю аб
Якія гарызантальныя пласты ўключаны ў TFX для кіравання і аптымізацыі канвеера?
TFX, што расшыфроўваецца як TensorFlow Extended, уяўляе сабой комплексную скразную платформу для стварэння гатовых да вытворчасці канвеераў машыннага навучання. Ён забяспечвае набор інструментаў і кампанентаў, якія палягчаюць распрацоўку і разгортванне маштабуемых і надзейных сістэм машыннага навучання. TFX прызначаны для вырашэння праблем кіравання і аптымізацыі канвеераў машыннага навучання, што дазваляе навукоўцам апрацоўкі дадзеных