Koji su vodoravni slojevi uključeni u TFX za upravljanje i optimizaciju cjevovoda?
TFX, što je kratica za TensorFlow Extended, sveobuhvatna je end-to-end platforma za izgradnju cjevovoda strojnog učenja spremnih za proizvodnju. Pruža skup alata i komponenti koji olakšavaju razvoj i implementaciju skalabilnih i pouzdanih sustava strojnog učenja. TFX je dizajniran za rješavanje izazova upravljanja i optimizacije cjevovoda strojnog učenja, omogućujući znanstvenicima podatke
Koje su različite faze ML cjevovoda u TFX-u?
TensorFlow Extended (TFX) moćna je platforma otvorenog koda dizajnirana za olakšavanje razvoja i implementacije modela strojnog učenja (ML) u proizvodnim okruženjima. Pruža sveobuhvatan skup alata i biblioteka koji omogućuju izgradnju end-to-end ML cjevovoda. Ti se cjevovodi sastoje od nekoliko različitih faza, od kojih svaka služi određenoj svrsi i pridonosi
Koji se izazovi moraju riješiti prilikom stavljanja softverske aplikacije u proizvodnju?
Prilikom stavljanja softverske aplikacije u proizvodnju, postoji nekoliko izazova s kojima se treba pozabaviti kako bi se osigurala glatka i uspješna implementacija. Ovi izazovi mogu nastati iz različitih aspekata aplikacije, uključujući njenu arhitekturu, skalabilnost, pouzdanost, sigurnost i performanse. U kontekstu umjetne inteligencije (AI), a posebno TensorFlow Extended (TFX), postoje dodatni
Koja su razmatranja specifična za ML pri razvoju ML aplikacije?
Pri razvoju aplikacije za strojno učenje (ML) potrebno je uzeti u obzir nekoliko razmatranja specifičnih za ML. Ova su razmatranja ključna kako bi se osigurala djelotvornost, učinkovitost i pouzdanost ML modela. U ovom odgovoru raspravljat ćemo o nekim od ključnih razmatranja specifičnih za ML koje bi programeri trebali imati na umu kada
Koja je svrha okvira TensorFlow Extended (TFX)?
Svrha okvira TensorFlow Extended (TFX) je pružiti sveobuhvatnu i skalabilnu platformu za razvoj i implementaciju modela strojnog učenja (ML) u proizvodnji. TFX je posebno dizajniran za rješavanje izazova s kojima se suočavaju praktičari ML-a pri prijelazu s istraživanja na implementaciju, pružajući skup alata i najbolje prakse za