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 işlem hatları, her biri belirli bir amaca hizmet eden ve makine öğrenimi iş akışının genel başarısına katkıda bulunan birkaç farklı aşamadan oluşur. Bu yanıtta, TFX'teki makine öğrenimi ardışık düzeninin farklı aşamalarını keşfedeceğiz.
1. Veri Alımı:
Makine öğrenimi ardışık düzeninin ilk aşaması, çeşitli kaynaklardan verilerin alınmasını ve makine öğrenimi görevleri için uygun bir biçime dönüştürülmesini içerir. TFX, CSV dosyaları veya veritabanları gibi farklı kaynaklardan verileri okuyan ve bunları TensorFlow'un Örnek biçimine dönüştüren ExampleGen gibi bileşenler sağlar. Bu aşama, sonraki aşamalar için gerekli verilerin çıkarılmasına, doğrulanmasına ve ön işlenmesine izin verir.
2. Veri Doğrulama:
Veriler alındıktan sonra, bir sonraki aşama, kalitesini ve tutarlılığını sağlamak için veri doğrulamasını içerir. TFX, verilerin özet istatistiklerini hesaplayan StatisticsGen bileşenini ve istatistiklere dayalı bir şema çıkaran SchemaGen bileşenini sağlar. Bu bileşenler, verilerdeki anormalliklerin, eksik değerlerin ve tutarsızlıkların belirlenmesine yardımcı olarak veri mühendislerinin ve makine öğrenimi uygulayıcılarının uygun önlemleri almalarını sağlar.
3. Veri Dönüşümü:
Veri doğrulamasından sonra, makine öğrenimi işlem hattı, veri dönüştürme aşamasına geçer. TFX, verilere normalleştirme, tek sıcak kodlama ve özellik geçişi gibi özellik mühendisliği tekniklerini uygulayan Transform bileşenini sunar. Bu aşama, modelin performansını ve genelleme yeteneklerini geliştirmeye yardımcı olduğundan, model eğitimi için verilerin hazırlanmasında çok önemli bir rol oynar.
4. Model Eğitimi:
Model eğitim aşaması, dönüştürülen verileri kullanarak makine öğrenimi modellerinin eğitimini içerir. TFX, modelleri dağıtılmış sistemler veya GPU'lar üzerinde eğitmek için TensorFlow'un güçlü eğitim yeteneklerinden yararlanan Eğitmen bileşenini sağlar. Bu bileşen, eğitim parametrelerinin, model mimarilerinin ve optimizasyon algoritmalarının özelleştirilmesine olanak tanıyarak makine öğrenimi uygulayıcılarının modellerini etkili bir şekilde denemelerini ve yinelemelerini sağlar.
5. Model Değerlendirmesi:
Modeller eğitildikten sonra, bir sonraki aşama model değerlendirmedir. TFX, doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi değerlendirme metriklerini kullanarak eğitilen modellerin performansını değerlendiren Değerlendirici bileşenini sağlar. Bu aşama, modellerle ilgili olası sorunları belirlemeye yardımcı olur ve görünmeyen veriler üzerindeki davranışlarına ilişkin öngörüler sağlar.
6. Model Doğrulaması:
Model değerlendirmesinin ardından makine öğrenimi boru hattı, model doğrulamaya geçer. TFX, önceden çıkarılan şemaya göre eğitilen modelleri doğrulayan ModelValidator bileşenini sunar. Bu aşama, modellerin verilerin beklenen biçimine uymasını sağlar ve veri kayması veya şema evrimi gibi sorunların saptanmasına yardımcı olur.
7. Model Dağıtımı:
Makine öğrenimi ardışık düzeninin son aşaması, eğitilen modellerin üretim ortamlarına dağıtılmasını içerir. TFX, eğitilen modelleri ve ilişkili yapıtları TensorFlow Serving veya TensorFlow Lite gibi bir hizmet sistemine aktaran Pusher bileşenini sağlar. Bu aşama, makine öğrenimi modellerinin uygulamalara entegrasyonunu sağlayarak yeni veriler üzerinde tahminler yapmalarını sağlar.
TFX'teki makine öğrenimi ardışık düzeni, veri alımı, veri doğrulaması, veri dönüştürmesi, model eğitimi, model değerlendirmesi, model doğrulaması ve model dağıtımı gibi birkaç aşamadan oluşur. Her aşama, veri kalitesini sağlayarak, özellik mühendisliğini etkinleştirerek, doğru modelleri eğiterek, performanslarını değerlendirerek ve bunları üretim ortamlarına dağıtarak makine öğrenimi iş akışının genel başarısına katkıda bulunur.
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