Je li zaključivanje dio obuke modela, a ne predviđanje?
U području strojnog učenja, posebno u kontekstu Google Cloud Machine Learninga, izjava "Zaključivanje je dio obuke modela, a ne predviđanje" nije sasvim točna. Zaključivanje i predviđanje različite su faze u cjevovodu strojnog učenja, od kojih svaka služi različitoj svrsi i pojavljuje se na različitim točkama u
Što znači služiti modelu?
Posluživanje modela u kontekstu umjetne inteligencije (AI) odnosi se na proces stavljanja uvježbanog modela na raspolaganje za izradu predviđanja ili izvođenje drugih zadataka u proizvodnom okruženju. Uključuje implementaciju modela na poslužitelj ili infrastrukturu oblaka gdje može primati ulazne podatke, obrađivati ih i generirati željeni izlaz.
Zašto je važno da TFX vodi zapise o izvršenju za svaku komponentu svaki put kada se pokrene?
Za TFX (TensorFlow Extended) je ključno održavati zapise o izvršenju za svaku komponentu svaki put kada se pokrene iz nekoliko razloga. Ovi zapisi, također poznati kao metapodaci, služe kao vrijedan izvor informacija za razne svrhe, uključujući otklanjanje pogrešaka, ponovljivost, reviziju i analizu izvedbe modela. Hvatanjem i pohranjivanjem detaljnih informacija o
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