Ĉu inferenco estas parto de la modeltrejnado prefere ol antaŭdiro?
En la kampo de maŝinlernado, specife en la kunteksto de Google Cloud Machine Learning, la deklaro "Inferenco estas parto de la modeltrejnado prefere ol antaŭdiro" ne estas tute preciza. Inferenco kaj antaŭdiro estas apartaj stadioj en la maŝinlernada dukto, ĉiu servanta malsaman celon kaj okazante en malsamaj punktoj en la
Kion signifas servi modelon?
Servado de modelo en la kunteksto de Artefarita Inteligenteco (AI) rilatas al la procezo igi edukitan modelon havebla por farado de prognozoj aŭ plenumado de aliaj taskoj en produktadmedio. Ĝi implikas deploji la modelon al servilo aŭ nuba infrastrukturo kie ĝi povas ricevi enigajn datumojn, prilabori ĝin kaj generi la deziratan produktaĵon.
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Pliaj paŝoj en Maŝinlernado, Grandaj datumoj por trejnado de modeloj en la nubo
Kial gravas por TFX konservi ekzekutajn rekordojn por ĉiu komponanto ĉiufoje kiam ĝi funkcias?
Estas grave por TFX (TensorFlow Extended) konservi ekzekutrekordojn por ĉiu komponento ĉiufoje kiam ĝi estas funkciigata pro pluraj kialoj. Ĉi tiuj rekordoj, ankaŭ konataj kiel metadatenoj, funkcias kiel valora fonto de informoj por diversaj celoj, inkluzive de senararigado, reproduktebleco, revizio kaj modela agado-analizo. Kaptante kaj konservante detalajn informojn pri la
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Etendita (TFX), metadatumoj, Ekzamena revizio
Kio estas la horizontalaj tavoloj inkluzivitaj en TFX por dukto-administrado kaj optimumigo?
TFX, kiu signifas TensorFlow Extended, estas ampleksa fin-al-fina platformo por konstrui produktadpretajn maŝinlernajn duktojn. Ĝi provizas aron da iloj kaj komponantoj, kiuj faciligas la disvolviĝon kaj disfaldiĝon de skaleblaj kaj fidindaj maŝinlernantaj sistemoj. TFX estas dizajnita por trakti la defiojn de administrado kaj optimumigado de maŝinlernado-duktoj, ebligante datumajn sciencistojn