Je inferencia súčasťou modelového tréningu a nie predikcie?
V oblasti strojového učenia, konkrétne v kontexte Google Cloud Machine Learning, tvrdenie „Inferencia je súčasťou modelového tréningu a nie predikcie“ nie je úplne presné. Inferencia a predikcia sú odlišné fázy v procese strojového učenia, z ktorých každá slúži na iný účel a vyskytuje sa v rôznych bodoch
Čo znamená slúžiť modelke?
Poskytovanie modelu v kontexte umelej inteligencie (AI) sa týka procesu sprístupňovania trénovaného modelu na vytváranie predpovedí alebo vykonávanie iných úloh v produkčnom prostredí. Zahŕňa nasadenie modelu na server alebo cloudovú infraštruktúru, kde môže prijímať vstupné dáta, spracovávať ich a generovať požadovaný výstup.
Prečo je pre TFX dôležité uchovávať záznamy o spustení pre každý komponent pri každom spustení?
Pre TFX (TensorFlow Extended) je kľúčové udržiavať záznamy o vykonávaní každého komponentu pri každom spustení z niekoľkých dôvodov. Tieto záznamy, známe aj ako metadáta, slúžia ako cenný zdroj informácií na rôzne účely vrátane ladenia, reprodukovateľnosti, auditovania a analýzy výkonnosti modelu. Zachytením a uložením podrobných informácií o
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Rozšírenie TensorFlow (TFX), Metadáta, Preskúmanie skúšky
Aké horizontálne vrstvy obsahuje TFX pre správu a optimalizáciu potrubia?
TFX, čo je skratka pre TensorFlow Extended, je komplexná platforma typu end-to-end na vytváranie kanálov strojového učenia pripravených na výrobu. Poskytuje súbor nástrojov a komponentov, ktoré uľahčujú vývoj a nasadenie škálovateľných a spoľahlivých systémov strojového učenia. TFX je navrhnutý tak, aby riešil výzvy súvisiace so správou a optimalizáciou kanálov strojového učenia, čo umožňuje vedcom údajov