Ardışık düzen yönetimi ve optimizasyonu için TFX'e dahil edilen yatay katmanlar nelerdir?
TensorFlow Extended'ın kısaltması olan TFX, üretime hazır makine öğrenimi ardışık düzenleri oluşturmak için kapsamlı bir uçtan uca platformdur. Ölçeklenebilir ve güvenilir makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını kolaylaştıran bir dizi araç ve bileşen sağlar. TFX, makine öğrenimi ardışık düzenlerini yönetme ve optimize etme zorluklarını ele almak için tasarlanmıştır ve veri bilimcilere olanak sağlar
TFX'teki makine öğrenimi ardışık düzeninin farklı aşamaları nelerdir?
TensorFlow Extended (TFX), üretim ortamlarında makine öğrenimi (ML) modellerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını kolaylaştırmak için tasarlanmış güçlü bir açık kaynaklı platformdur. Uçtan uca makine öğrenimi ardışık düzenlerinin oluşturulmasını sağlayan kapsamlı bir araç ve kitaplık seti sağlar. Bu boru hatları, her biri belirli bir amaca hizmet eden ve katkıda bulunan birkaç farklı aşamadan oluşur.
Makine öğrenimi ile çalışma sürecinde yer alan temel adımlar nelerdir?
Makine öğrenimi ile çalışmak, makine öğrenimi modellerinin başarılı bir şekilde geliştirilmesi ve devreye alınması için çok önemli olan bir dizi temel adımı içerir. Bu adımlar geniş bir şekilde veri toplama ve ön işleme, model seçimi ve eğitimi, model değerlendirme ve doğrulama ve model yerleştirme ve izleme olarak kategorize edilebilir. Her adım hayati bir rol oynar