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 асобных этапаў, кожны з якіх служыць пэўнай мэты і ўносіць свой уклад у агульны поспех працоўнага працэсу ML. У гэтым адказе мы вывучым розныя этапы канвеера ML у TFX.
1. Загрузка дадзеных:
Першы этап канвеера ML прадугледжвае паглынанне даных з розных крыніц і пераўтварэнне іх у фармат, прыдатны для задач ML. TFX забяспечвае такія кампаненты, як ExampleGen, які счытвае даныя з розных крыніц, такіх як файлы CSV або базы дадзеных, і пераўтварае іх у фармат TensorFlow Example. Гэты этап дазваляе выманне, праверку і папярэднюю апрацоўку дадзеных, неабходных для наступных этапаў.
2. Праверка дадзеных:
Пасля таго, як дадзеныя паглынуты, наступны этап уключае праверку дадзеных, каб гарантаваць іх якасць і паслядоўнасць. TFX забяспечвае кампанент StatisticsGen, які вылічвае зводную статыстыку даных, і кампанент SchemaGen, які стварае схему на аснове статыстыкі. Гэтыя кампаненты дапамагаюць выяўляць анамаліі, адсутныя значэнні і неадпаведнасці ў даных, што дазваляе інжынерам па апрацоўцы дадзеных і практыкам ML прымаць адпаведныя меры.
3. Пераўтварэнне дадзеных:
Пасля праверкі даных канвеер ML пераходзіць да этапу пераўтварэння даных. TFX прапануе кампанент Transform, які прымяняе да дадзеных метады распрацоўкі функцый, такія як нармалізацыя, аднаразовае кадаванне і скрыжаванне функцый. Гэты этап адыгрывае вырашальную ролю ў падрыхтоўцы даных для навучання мадэлі, паколькі дапамагае палепшыць прадукцыйнасць мадэлі і магчымасці абагульнення.
4. Мадэль Навучанне:
Этап навучання мадэлі ўключае навучанне мадэляў ML з выкарыстаннем пераўтвораных даных. TFX забяспечвае кампанент Trainer, які выкарыстоўвае магутныя магчымасці навучання TensorFlow для навучання мадэляў у размеркаваных сістэмах або графічных працэсарах. Гэты кампанент дазваляе наладжваць параметры навучання, архітэктуры мадэляў і алгарытмы аптымізацыі, дазваляючы практыкам ML эксперыментаваць і эфектыўна перабіраць свае мадэлі.
5. Ацэнка мадэлі:
Пасля таго, як мадэлі навучаны, наступным этапам з'яўляецца ацэнка мадэлі. TFX забяспечвае кампанент Evaluator, які ацэньвае прадукцыйнасць навучаных мадэляў з дапамогай ацэначных паказчыкаў, такіх як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне і адзнака F1. Гэты этап дапамагае ў выяўленні патэнцыйных праблем з мадэлямі і дае ўяўленне аб іх паводзінах на нябачных даных.
6. Праверка мадэлі:
Пасля ацэнкі мадэлі канвеер ML пераходзіць да праверкі мадэлі. TFX прапануе кампанент ModelValidator, які правярае падрыхтаваныя мадэлі ў адпаведнасці з раней выведзенай схемай. Гэты этап гарантуе, што мадэлі адпавядаюць чаканаму фармату даных, і дапамагае ў выяўленні такіх праблем, як дрэйф даных або эвалюцыя схемы.
7. Разгортванне мадэлі:
Апошні этап канвеера ML прадугледжвае разгортванне падрыхтаваных мадэляў у вытворчых асяроддзях. TFX забяспечвае кампанент Pusher, які экспартуе падрыхтаваныя мадэлі і звязаныя з імі артэфакты ў абслугоўваючую сістэму, такую як TensorFlow Serving або TensorFlow Lite. Гэты этап дазваляе інтэграваць мадэлі ML у прыкладанні, што дазваляе ім рабіць прагнозы на новых дадзеных.
Канвеер ML у TFX складаецца з некалькіх этапаў, уключаючы прыём даных, праверку даных, пераўтварэнне даных, навучанне мадэлі, ацэнку мадэлі, праверку валідацыі і разгортванне мадэлі. Кожны этап уносіць свой уклад у агульны поспех працоўнага працэсу ML, забяспечваючы якасць даных, забяспечваючы распрацоўку функцый, навучанне дакладных мадэляў, ацэнку іх прадукцыйнасці і разгортванне іх у вытворчых асяроддзях.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals