Er inferens en del af modeltræningen snarere end forudsigelse?
Inden for maskinlæring, specifikt i forbindelse med Google Cloud Machine Learning, er udsagnet "Inferens er en del af modeltræningen snarere end forudsigelse" ikke helt korrekt. Inferens og forudsigelse er adskilte stadier i maskinlæringspipelinen, der hver tjener et andet formål og forekommer på forskellige punkter i
Hvad betyder det at betjene en model?
At betjene en model i sammenhæng med kunstig intelligens (AI) refererer til processen med at gøre en trænet model tilgængelig til at lave forudsigelser eller udføre andre opgaver i et produktionsmiljø. Det involverer at implementere modellen til en server eller cloud-infrastruktur, hvor den kan modtage inputdata, behandle dem og generere det ønskede output.
Hvorfor er det vigtigt for TFX at opbevare eksekveringsregistre for hver komponent, hver gang den køres?
Det er afgørende for TFX (TensorFlow Extended) at vedligeholde eksekveringsregistreringer for hver komponent, hver gang den køres af flere årsager. Disse registreringer, også kendt som metadata, tjener som en værdifuld kilde til information til forskellige formål, herunder fejlretning, reproducerbarhed, revision og modelpræstationsanalyse. Ved at fange og gemme detaljerede oplysninger om
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow udvidet (TFX), Metadata, Eksamensgennemgang
Hvilke horisontale lag er inkluderet i TFX til pipeline-styring og optimering?
TFX, som står for TensorFlow Extended, er en omfattende end-to-end platform til at bygge produktionsklare machine learning pipelines. Det giver et sæt værktøjer og komponenter, der letter udviklingen og implementeringen af skalerbare og pålidelige maskinlæringssystemer. TFX er designet til at løse udfordringerne med at administrere og optimere maskinlæringspipelines, hvilket gør det muligt for datavidenskabsfolk