TensorFlow Extended'ın kısaltması olan TFX, üretime hazır makine öğrenimi ardışık düzenleri oluşturmaya yönelik 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 süreçlerini yönetme ve optimize etme zorluklarını ele almak, veri bilimcilerin ve mühendislerin altyapı ve veri yönetiminin karmaşıklığıyla uğraşmak yerine modeller oluşturmaya ve yinelemeye odaklanmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır.
TFX, makine öğrenimi hattını, her biri genel iş akışında belirli bir amaca hizmet eden çeşitli yatay katmanlar halinde düzenler. Bu katmanlar, verilerin ve model yapıtlarının düzgün akışının yanı sıra işlem hattının verimli bir şekilde yürütülmesini sağlamak için birlikte çalışır. İşlem hattı yönetimi ve optimizasyonu için TFX'teki farklı katmanları inceleyelim:
1. Veri Alma ve Doğrulama:
Bu katman, dosyalar, veritabanları veya akış sistemleri gibi çeşitli kaynaklardan ham verilerin alınmasından sorumludur. TFX, veri doğrulama ve istatistik oluşturma işlemlerini gerçekleştirmek için TensorFlow Veri Doğrulaması (TFDV) gibi araçlar sağlar. TFDV, giriş verilerinin kalitesini ve tutarlılığını sağlayarak anormallikleri, eksik değerleri ve veri kaymalarını tanımlamaya yardımcı olur.
2. Veri Ön İşleme:
Bu katmanda TFX, veri ön işleme ve özellik mühendisliği gerçekleştirmek için TensorFlow Transform'u (TFT) sunar. TFT, kullanıcıların giriş verilerinde ölçekleme, normalleştirme, tek seferde kodlama ve daha fazlası gibi dönüşümleri tanımlamasına olanak tanır. Bu dönüşümler hem eğitim hem de sunum sırasında tutarlı bir şekilde uygulanarak veri tutarlılığı sağlanır ve veri çarpıklığı riski azalır.
3. Model Eğitimi:
TFX, bu katmanda TensorFlow'un güçlü eğitim özelliklerinden yararlanır. Kullanıcılar, TensorFlow'un üst düzey API'lerini veya özel TensorFlow kodunu kullanarak makine öğrenimi modellerini tanımlayabilir ve eğitebilir. TFX, eğitilen modelleri ölçümler, görselleştirmeler ve dilimleme teknikleri kullanarak değerlendirmek ve doğrulamak için TensorFlow Model Analizi (TFMA) gibi araçlar sağlar. TFMA, modelin performansını değerlendirmeye ve potansiyel sorunları veya önyargıları belirlemeye yardımcı olur.
4. Model Doğrulama ve Değerlendirme:
Bu katman, eğitilen modellerin doğrulanması ve değerlendirilmesine odaklanır. TFX, kapsamlı model doğrulama ve değerlendirme gerçekleştirmek için TensorFlow Veri Doğrulaması (TFDV) ve TensorFlow Model Analizi (TFMA) sağlar. TFDV, giriş verilerinin veri alımı aşamasında tanımlanan beklentilere göre doğrulanmasına yardımcı olurken, TFMA kullanıcıların modelin performansını önceden tanımlanmış ölçümlere ve dilimlere göre değerlendirmesine olanak tanır.
5. Model Dağıtımı:
TFX, TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ve TensorFlow.js dahil olmak üzere çeşitli ortamlarda model dağıtımını destekler. TensorFlow Serving, kullanıcıların modellerini ölçeklenebilir ve verimli web hizmetleri olarak sunmalarına olanak tanırken TensorFlow Lite ve TensorFlow.js, sırasıyla mobil ve web platformlarında dağıtıma olanak tanır. TFX, eğitilen modelleri kolaylıkla paketlemek ve dağıtmak için araçlar ve yardımcı programlar sağlar.
6. Düzenleme ve İş Akışı Yönetimi:
TFX, tüm makine öğrenimi hattını düzenlemek ve yönetmek için Apache Airflow ve Kubeflow Pipelines gibi iş akışı yönetim sistemleriyle entegre olur. Bu sistemler planlama, izleme ve hata işleme yetenekleri sunarak boru hattının güvenilir bir şekilde yürütülmesini sağlar.
TFX, işlem hattını bu yatay katmanlar halinde düzenleyerek veri bilimcilerinin ve mühendislerinin makine öğrenimi sistemlerini verimli bir şekilde geliştirmelerine ve optimize etmelerine olanak tanır. Veri alımı, ön işleme, model eğitimi, doğrulama, değerlendirme ve devreye almanın karmaşıklığını yönetmek için yapılandırılmış ve ölçeklenebilir bir yaklaşım sağlar. Kullanıcılar TFX ile yüksek kaliteli modeller oluşturmaya ve kuruluşlarına değer sunmaya odaklanabilirler.
Boru hattı yönetimi ve optimizasyonuna yönelik TFX, veri alımı ve doğrulama, veri ön işleme, model eğitimi, model doğrulama ve değerlendirme, model dağıtımı ve orkestrasyon ve iş akışı yönetimi için yatay katmanları içerir. Bu katmanlar, makine öğrenimi ardışık düzenlerinin geliştirilmesini ve dağıtımını kolaylaştırmak için birlikte çalışarak veri bilimcilerin ve mühendislerin ölçeklenebilir ve güvenilir makine öğrenimi sistemleri oluşturmasına olanak tanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin