Kas järeldamine on pigem osa mudelikoolitusest kui ennustamisest?
Masinõppe valdkonnas, eriti Google Cloud Machine Learningi kontekstis, ei ole väide "Järeldus on pigem mudelikoolituse osa kui ennustamine" päris täpne. Järeldamine ja ennustamine on masinõppe konveieri erinevad etapid, millest igaüks teenib erinevat eesmärki ja toimub õppekava eri punktides.
Mida tähendab modelli teenimine?
Mudeli teenindamine tehisintellekti (AI) kontekstis viitab protsessile, mille käigus tehakse väljaõppinud mudel tootmiskeskkonnas prognooside tegemiseks või muude ülesannete täitmiseks kättesaadavaks. See hõlmab mudeli juurutamist serverisse või pilve infrastruktuuri, kus see saab vastu võtta sisendandmeid, neid töödelda ja soovitud väljundit genereerida.
Miks on TFX-i jaoks oluline säilitada iga komponendi täitmiskirjeid iga kord, kui seda käivitatakse?
Mitmel põhjusel on TFX-i (TensorFlow Extended) jaoks ülioluline säilitada iga komponendi täitmiskirjed iga kord, kui seda käivitatakse. Need kirjed, mida tuntakse ka metaandmetena, on väärtuslikuks teabeallikaks erinevatel eesmärkidel, sealhulgas silumiseks, reprodutseeritavaks, auditeerimiseks ja mudeli toimivuse analüüsiks. Jäädvustades ja salvestades üksikasjalikku teavet selle kohta
Millised on TFX-i horisontaalsed kihid torujuhtme haldamiseks ja optimeerimiseks?
TFX, mis tähendab TensorFlow Extended, on terviklik platvorm tootmisvalmis masinõppe torujuhtmete ehitamiseks. See pakub komplekti tööriistu ja komponente, mis hõlbustavad skaleeritavate ja usaldusväärsete masinõppesüsteemide arendamist ja juurutamist. TFX on loodud masinõppe torujuhtmete haldamise ja optimeerimise väljakutsetega tegelemiseks, võimaldades andmeteadlastel