Apache Beam'in TFX çerçevesindeki rolü nedir?
Apache Beam, toplu iş ve akış veri işleme ardışık düzenleri oluşturmak için güçlü bir çerçeve sağlayan açık kaynaklı bir birleşik programlama modelidir. Geliştiricilerin Apache Flink, Apache Spark ve Google Cloud Dataflow gibi çeşitli dağıtılmış işleme arka uçlarında yürütülebilen veri işleme ardışık düzenleri yazmasına olanak tanıyan basit ve etkileyici bir API sunar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Genişletilmiş (TFX), Dağıtılmış işleme ve bileşenler, Sınav incelemesi
Bir TFX bileşeninin üç ana parçası nedir?
Yapay Zeka alanında, özellikle TensorFlow Extended (TFX) ve TFX ardışık düzenleri bağlamında, bir TFX bileşeninin ana bileşenlerini anlamak çok önemlidir. Bir TFX bileşeni, bir TFX işlem hattı içinde belirli bir görevi gerçekleştiren bağımsız bir iş birimidir. Yeniden kullanılabilir, modüler ve şekillendirilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Genişletilmiş (TFX), TFX ardışık düzenleri, Sınav incelemesi
Pipelines Dashboard UI, ardışık düzenlerinizin ve çalıştırmalarınızın ilerlemesini yönetmek ve izlemek için kullanıcı dostu bir arabirimi nasıl sağlar?
Google Cloud AI Platform'daki Pipelines Dashboard UI, kullanıcılara ardışık düzenlerinin ve çalıştırmalarının ilerlemesini yönetmek ve izlemek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Bu arayüz, AI Platform Pipelines ile çalışma sürecini basitleştirmek ve kullanıcıların makine öğrenimi iş akışlarını verimli bir şekilde izlemesini ve kontrol etmesini sağlamak için tasarlanmıştır. Biri
AI Platform Pipelines'ın amacı nedir ve MLOps ihtiyacını nasıl karşılar?
AI Platform Pipelines, Google Cloud tarafından sağlanan ve makine öğrenimi operasyonları (MLOps) alanında çok önemli bir amaca hizmet eden güçlü bir araçtır. Birincil hedefi, makine öğrenimi iş akışlarının verimli ve ölçeklenebilir yönetimi ihtiyacını ele alarak tekrarlanabilirlik, ölçeklenebilirlik ve otomasyon sağlamaktır. Birleştirilmiş ve kolaylaştırılmış bir platform sunarak AI Platformu
Kubeflow orijinal olarak açık kaynak olarak ne yaratıldı?
Güçlü bir açık kaynak platformu olan Kubeflow, orijinal olarak Kubernetes'te makine öğrenimi (ML) iş akışlarını dağıtma ve yönetme sürecini düzene koymak ve basitleştirmek için oluşturuldu. Veri bilimcilerin ve makine öğrenimi mühendislerinin, altta yatan altyapı ve işletim hakkında endişelenmeden modelleri oluşturmaya ve eğitmeye odaklanmasını sağlayan uyumlu bir ekosistem sağlamayı amaçlar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, Kubeflow - Kubernetes'te makine öğrenimi, Sınav incelemesi