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
Якія розныя этапы канвеера ML у TFX?
TensorFlow Extended (TFX) - гэта магутная платформа з адкрытым зыходным кодам, прызначаная для палягчэння распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання (ML) у вытворчых асяроддзях. Ён забяспечвае поўны набор інструментаў і бібліятэк, якія дазваляюць ствараць скразныя канвееры ML. Гэтыя канвееры складаюцца з некалькіх розных фаз, кожная з якіх служыць пэўнай мэты і ўносіць свой уклад
Якія ключавыя этапы працэсу працы з машынным навучаннем?
Праца з машынным навучаннем ўключае шэраг ключавых этапаў, якія маюць вырашальнае значэнне для паспяховай распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання. Гэтыя этапы можна ў цэлым падзяліць на збор даных і папярэднюю апрацоўку, выбар мадэлі і навучанне, ацэнку і праверку мадэлі, а таксама разгортванне і маніторынг мадэлі. Кожны крок гуляе важную ролю ў