Este inferența o parte din antrenamentul modelului mai degrabă decât predicția?
În domeniul învățării automate, în special în contextul Google Cloud Machine Learning, afirmația „Inferența este mai degrabă o parte din formarea modelului decât a predicției” nu este în întregime exactă. Inferența și predicția sunt etape distincte în conducta de învățare automată, fiecare având un scop diferit și având loc în puncte diferite ale
Ce înseamnă a servi un model?
Servirea unui model în contextul Inteligenței Artificiale (AI) se referă la procesul de punere la dispoziție a unui model antrenat pentru a face predicții sau a îndeplini alte sarcini într-un mediu de producție. Aceasta implică implementarea modelului pe un server sau pe o infrastructură cloud unde poate primi date de intrare, le poate procesa și poate genera rezultatul dorit.
De ce este important ca TFX să păstreze înregistrări de execuție pentru fiecare componentă de fiecare dată când este rulată?
Este esențial ca TFX (TensorFlow Extended) să mențină înregistrări de execuție pentru fiecare componentă de fiecare dată când este rulată din mai multe motive. Aceste înregistrări, cunoscute și ca metadate, servesc ca o sursă valoroasă de informații pentru diverse scopuri, inclusiv depanare, reproductibilitate, auditare și analiza performanței modelului. Prin captarea și stocarea informațiilor detaliate despre
Care sunt straturile orizontale incluse în TFX pentru gestionarea și optimizarea conductelor?
TFX, care înseamnă TensorFlow Extended, este o platformă cuprinzătoare end-to-end pentru construirea conductelor de învățare automată pregătite pentru producție. Acesta oferă un set de instrumente și componente care facilitează dezvoltarea și implementarea sistemelor de învățare automată scalabile și fiabile. TFX este conceput pentru a aborda provocările gestionării și optimizării conductelor de învățare automată, permițând oamenilor de știință de date