Ці магчыма выкарыстоўваць ML для выяўлення зрушэння ў даных з іншага рашэння ML?
Выкарыстанне машыннага навучання (ML) для выяўлення зрушэння ў дадзеных з іншага рашэння ML сапраўды магчыма. Алгарытмы ML распрацаваны, каб вывучаць заканамернасці і рабіць прагнозы на аснове заканамернасцей, якія яны знаходзяць у дадзеных. Тым не менш, гэтыя алгарытмы таксама могуць ненаўмысна даведацца і ўвекавечыць зрушэнні, якія прысутнічаюць у дадзеных навучання. Такім чынам, гэта становіцца вырашальным для
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