Er inferens en del av modelltreningen snarere enn prediksjon?
Når det gjelder maskinlæring, spesielt i sammenheng med Google Cloud Machine Learning, er påstanden «Inferens er en del av modellopplæringen i stedet for prediksjon» ikke helt nøyaktig. Inferens og prediksjon er distinkte stadier i maskinlæringspipelinen, som hver tjener et annet formål og forekommer på forskjellige punkter i
Hva betyr det å servere en modell?
Å betjene en modell i sammenheng med kunstig intelligens (AI) refererer til prosessen med å gjøre en trent modell tilgjengelig for å lage spådommer eller utføre andre oppgaver i et produksjonsmiljø. Det innebærer å distribuere modellen til en server eller skyinfrastruktur der den kan motta inndata, behandle dem og generere ønsket utdata.
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Flere trinn i maskinlæring, Big data for opplæringsmodeller i skyen
Hvorfor er det viktig for TFX å holde utførelsesposter for hver komponent hver gang den kjøres?
Det er avgjørende for TFX (TensorFlow Extended) å opprettholde utførelsesposter for hver komponent hver gang den kjøres på grunn av flere årsaker. Disse postene, også kjent som metadata, fungerer som en verdifull informasjonskilde for ulike formål, inkludert feilsøking, reproduserbarhet, revisjon og modellytelsesanalyse. Ved å fange opp og lagre detaljert informasjon om
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow utvidet (TFX), metadata, Eksamensgjennomgang
Hva er de horisontale lagene som er inkludert i TFX for pipeline management og optimalisering?
TFX, som står for TensorFlow Extended, er en omfattende ende-til-ende-plattform for å bygge produksjonsklare maskinlæringspipelines. Den gir et sett med verktøy og komponenter som letter utviklingen og distribusjonen av skalerbare og pålitelige maskinlæringssystemer. TFX er designet for å møte utfordringene med å administrere og optimalisere maskinlæringspipelines, noe som gjør det mulig for dataforskere