Çıkarım, tahminden ziyade model eğitiminin bir parçası mı?
Makine öğrenimi alanında, özellikle Google Cloud Makine Öğrenimi bağlamında, "Çıkarım, tahminden ziyade model eğitiminin bir parçasıdır" ifadesi tamamen doğru değildir. Çıkarım ve tahmin, makine öğrenimi hattındaki farklı aşamalardır; her biri farklı bir amaca hizmet eder ve sürecin farklı noktalarında gerçekleşir.
Bir modele hizmet etmek ne anlama geliyor?
Yapay Zeka (AI) bağlamında bir modele hizmet vermek, eğitimli bir modeli bir üretim ortamında tahminlerde bulunmak veya diğer görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir hale getirme sürecini ifade eder. Modelin, girdi verilerini alabileceği, işleyebileceği ve istenen çıktıyı üretebileceği bir sunucuya veya bulut altyapısına dağıtılmasını içerir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde diğer adımlar, Bulutta eğitim modelleri için büyük veri
TFX'in her çalıştırıldığında her bileşen için yürütme kayıtlarını tutması neden önemlidir?
TFX'in (TensorFlow Extended) çeşitli nedenlerle her çalıştırıldığında her bileşen için yürütme kayıtlarını tutması çok önemlidir. Meta veri olarak da bilinen bu kayıtlar, hata ayıklama, yeniden üretilebilirlik, denetim ve model performans analizi dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için değerli bir bilgi kaynağı olarak hizmet eder. hakkında ayrıntılı bilgi toplayarak ve depolayarak
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Genişletilmiş (TFX), Metadata, Sınav incelemesi
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