האם מסקנות הן חלק מאימון המודל ולא חיזוי?
בתחום למידת מכונה, במיוחד בהקשר של Google Cloud Machine Learning, ההצהרה "הסקת מסקנות היא חלק מהכשרת המודל ולא חיזוי" אינה מדויקת לחלוטין. מסקנות וחיזוי הם שלבים נפרדים בצינור למידת המכונה, כל אחד משרת מטרה אחרת ומתרחש בנקודות שונות
מה המשמעות של הגשת דוגמנית?
הגשת מודל בהקשר של בינה מלאכותית (AI) מתייחסת לתהליך של הפיכת מודל מאומן לזמין לביצוע תחזיות או ביצוע משימות אחרות בסביבת ייצור. זה כרוך בפריסה של המודל לשרת או לתשתית ענן שבה הוא יכול לקבל נתוני קלט, לעבד אותם ולייצר את הפלט הרצוי.
מדוע חשוב ל-TFX לשמור רשומות ביצוע עבור כל רכיב בכל פעם שהוא מופעל?
זה חיוני עבור TFX (TensorFlow Extended) לשמור על רשומות ביצוע עבור כל רכיב בכל פעם שהוא מופעל בגלל מספר סיבות. רשומות אלו, הידועות גם בשם מטא נתונים, משמשות מקור מידע רב ערך למטרות שונות, לרבות איתור באגים, שחזור, ביקורת וניתוח ביצועי מודל. על ידי לכידה ואחסון מידע מפורט על
מהן השכבות האופקיות הכלולות ב-TFX לניהול ואופטימיזציה של צינורות?
TFX, ראשי תיבות של TensorFlow Extended, היא פלטפורמה מקיפה מקצה לקצה לבניית צינורות למידת מכונה מוכנות לייצור. הוא מספק סט של כלים ורכיבים המאפשרים את הפיתוח והפריסה של מערכות למידת מכונה ניתנות להרחבה ואמינות. TFX נועד להתמודד עם האתגרים של ניהול ואופטימיזציה של צינורות למידת מכונה, מה שמאפשר למדעני נתונים