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.
Bir yazılım uygulamasını üretime geçirirken hangi zorluklar ele alınmalıdır?
Bir yazılım uygulamasını üretime alırken, sorunsuz ve başarılı bir dağıtım sağlamak için ele alınması gereken çeşitli zorluklar vardır. Bu zorluklar, uygulamanın mimarisi, ölçeklenebilirliği, güvenilirliği, güvenliği ve performansı dahil olmak üzere çeşitli yönlerinden kaynaklanabilir. Yapay Zeka (AI) ve özellikle TensorFlow Extended (TFX) bağlamında, ek
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow Genişletilmiş (TFX), TFX tam olarak nedir, Sınav incelemesi
Bir ML uygulaması geliştirirken ML'ye özgü hususlar nelerdir?
Bir makine öğrenimi (ML) uygulaması geliştirirken, dikkate alınması gereken makine öğrenimine özgü birkaç husus vardır. Bu hususlar, ML modelinin etkinliğini, verimliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Bu yanıtta, makine öğrenimi sırasında geliştiricilerin akılda tutması gereken makine öğrenimine özgü bazı önemli hususları tartışacağız.
TensorFlow Extended (TFX) çerçevesinin amacı nedir?
TensorFlow Extended (TFX) çerçevesinin amacı, üretimde makine öğrenimi (ML) modellerinin geliştirilmesi ve devreye alınması için kapsamlı ve ölçeklenebilir bir platform sağlamaktır. TFX, bir dizi araç ve en iyi uygulamalar sağlayarak, araştırmadan dağıtıma geçerken makine öğrenimi uygulayıcılarının karşılaştığı zorlukları ele almak için özel olarak tasarlanmıştır.