Je odvození součástí modelového tréninku spíše než predikce?
V oblasti strojového učení, konkrétně v kontextu Google Cloud Machine Learning, není tvrzení „Inference je součástí modelového tréninku spíše než predikce“ zcela přesné. Inference a predikce jsou odlišné fáze v procesu strojového učení, z nichž každá slouží jinému účelu a vyskytuje se v různých bodech
Co znamená sloužit modelce?
Poskytování modelu v kontextu umělé inteligence (AI) se týká procesu zpřístupnění trénovaného modelu pro vytváření předpovědí nebo provádění jiných úkolů v produkčním prostředí. Zahrnuje nasazení modelu na server nebo cloudovou infrastrukturu, kde může přijímat vstupní data, zpracovávat je a generovat požadovaný výstup.
Proč je pro TFX důležité uchovávat záznamy o provedení pro každou komponentu při každém spuštění?
Pro TFX (TensorFlow Extended) je klíčové udržovat záznamy o provedení pro každou komponentu pokaždé, když je spuštěna, a to z několika důvodů. Tyto záznamy, známé také jako metadata, slouží jako cenný zdroj informací pro různé účely, včetně ladění, reprodukovatelnosti, auditování a analýzy výkonnosti modelu. Zachycováním a ukládáním podrobných informací o
Jaké horizontální vrstvy obsahuje TFX pro správu a optimalizaci potrubí?
TFX, což je zkratka pro TensorFlow Extended, je komplexní end-to-end platforma pro vytváření kanálů strojového učení připravených na výrobu. Poskytuje sadu nástrojů a komponent, které usnadňují vývoj a nasazení škálovatelných a spolehlivých systémů strojového učení. TFX je navržen tak, aby řešil výzvy spojené se správou a optimalizací kanálů strojového učení, což umožňuje datovým vědcům