מהם השיקולים הספציפיים ל-ML בעת פיתוח יישום ML?
בעת פיתוח יישום למידת מכונה (ML), ישנם מספר שיקולים ספציפיים ל-ML שצריכים להילקח בחשבון. שיקולים אלו חיוניים על מנת להבטיח את האפקטיביות, היעילות והאמינות של מודל ה-ML. בתשובה זו, נדון בכמה משיקולי המפתח הספציפיים ל-ML שעל מפתחים לזכור כאשר
מהי מטרת המסגרת של TensorFlow Extended (TFX)?
מטרת המסגרת של TensorFlow Extended (TFX) היא לספק פלטפורמה מקיפה וניתנת להרחבה לפיתוח ופריסה של מודלים של למידת מכונה (ML) בייצור. TFX תוכנן במיוחד כדי להתמודד עם האתגרים העומדים בפני מתרגלי ML בעת המעבר ממחקר לפריסה, על ידי מתן סט של כלים ושיטות עבודה מומלצות עבור
- פורסם ב בינה מלאכותית, יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow מורחב (TFX), מה זה בעצם TFX, סקירת בחינה
מהם השלבים הכרוכים ביצירת מודל מוסדר גרף?
יצירת מודל מסודר גרף כרוכה במספר שלבים החיוניים לאימון מודל למידת מכונה באמצעות גרפים מסונתזים. תהליך זה משלב את הכוח של רשתות עצביות עם טכניקות הסדרת גרפים לשיפור הביצועים ויכולות ההכללה של המודל. בתשובה זו, נדון בכל שלב בפירוט, ונספק הסבר מקיף לגביו
מהם היתרונות של שימוש ב-Cloud ML Engine להדרכה והגשה של מודלים של למידת מכונה?
Cloud ML Engine הוא כלי רב עוצמה המסופק על ידי Google Cloud Platform (GCP) המציע מגוון יתרונות להדרכה והגשה של מודלים של למידת מכונה (ML). על ידי מינוף היכולות של Cloud ML Engine, משתמשים יכולים לנצל את היתרונות של סביבה ניתנת להרחבה ומנוהלת המפשטת את תהליך הבנייה, ההדרכה והפריסה של ML
כיצד צינורות AI Platform ממנפים רכיבי TFX שנבנו מראש כדי לייעל את תהליך למידת המכונה?
AI Platform Pipelines הוא כלי רב עוצמה שמסופק על ידי Google Cloud הממנף רכיבי TFX מובנים מראש כדי לייעל את תהליך למידת המכונה. TFX, ראשי תיבות של TensorFlow Extended, היא פלטפורמה מקצה לקצה לבנייה ופריסה של מודלים של למידת מכונה מוכנים לייצור. על ידי שימוש ברכיבי TFX בתוך AI Platform Pipelines, מפתחים ומדעני נתונים יכולים לפשט
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, פלטפורמת AI של Google Cloud, הגדרת צינורות פלטפורמת AI, סקירת בחינה
כיצד Kubeflow מאפשרת שיתוף ופריסה קלה של מודלים מאומנים?
Kubeflow, פלטפורמת קוד פתוח, מאפשרת שיתוף ופריסה חלקה של מודלים מאומנים על ידי מינוף הכוח של Kubernetes לניהול יישומים מכולים. עם Kubeflow, משתמשים יכולים לארוז בקלות את מודלים של למידת מכונה (ML) שלהם, יחד עם התלות הנדרשת, לתוך קונטיינרים. לאחר מכן ניתן לשתף מכולות אלה ולפרוס אותן על פני סביבות שונות, מה שהופך אותן לנוחות
מהם שבעת השלבים המעורבים בתהליך העבודה של למידת מכונה?
זרימת העבודה של למידת מכונה מורכבת משבעה שלבים חיוניים המנחים את הפיתוח והפריסה של מודלים של למידת מכונה. שלבים אלה חיוניים להבטחת הדיוק, היעילות והאמינות של המודלים. בתשובה זו, נחקור כל אחד מהשלבים הללו בפירוט, ונספק הבנה מקיפה של זרימת העבודה של למידת מכונה. שלב
מהם השלבים הכרוכים בשימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine?
תהליך השימוש בשירות החיזוי של Google Cloud Machine Learning Engine כולל מספר שלבים המאפשרים למשתמשים לפרוס ולהשתמש במודלים של למידת מכונה לביצוע תחזיות בקנה מידה. שירות זה, שהוא חלק מפלטפורמת Google Cloud AI, מציע פתרון ללא שרת להפעלת תחזיות על מודלים מאומנים, המאפשר למשתמשים להתמקד ב
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, תחזיות ללא שרת בקנה מידה, סקירת בחינה
מה עושה הפונקציה "export_savedmodel" ב-TensorFlow?
הפונקציה "export_savedmodel" ב-TensorFlow היא כלי חיוני לייצוא מודלים מאומנים בפורמט שניתן לפרוס בקלות ולהשתמש בו לביצוע תחזיות. פונקציה זו מאפשרת למשתמשים לשמור את המודלים של TensorFlow שלהם, כולל הן את ארכיטקטורת המודל והן את הפרמטרים הנלמדים, בפורמט סטנדרטי הנקרא SavedModel. פורמט SavedModel הוא
מהם השלבים המרכזיים הכרוכים בתהליך העבודה עם למידת מכונה?
עבודה עם למידת מכונה כרוכה בשורה של שלבים מרכזיים שהם חיוניים לפיתוח מוצלח ופריסה של מודלים של למידת מכונה. ניתן לסווג את השלבים הללו בצורה רחבה לאיסוף נתונים ועיבוד מקדים, בחירת מודל והדרכה, הערכה ואימות מודל, ופריסה וניטור מודלים. כל שלב ממלא תפקיד חיוני ב
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, השלבים הראשונים בלימוד מכונה, אומדנים פשוטים ופשוטים, סקירת בחינה
- 1
- 2