Är slutledning en del av modellträningen snarare än förutsägelse?
Inom området för maskininlärning, specifikt i sammanhanget av Google Cloud Machine Learning, är påståendet "Inferens är en del av modellträningen snarare än förutsägelse" inte helt korrekt. Slutledning och förutsägelse är distinkta stadier i maskininlärningspipelinen, som vart och ett tjänar ett annat syfte och inträffar vid olika punkter i
Vad innebär att servera en modell?
Att tjäna en modell inom ramen för artificiell intelligens (AI) avser processen att göra en utbildad modell tillgänglig för att göra förutsägelser eller utföra andra uppgifter i en produktionsmiljö. Det handlar om att distribuera modellen till en server eller molninfrastruktur där den kan ta emot indata, bearbeta den och generera önskad utdata.
Varför är det viktigt för TFX att hålla exekveringsregister för varje komponent varje gång den körs?
Det är avgörande för TFX (TensorFlow Extended) att upprätthålla exekveringsposter för varje komponent varje gång den körs på grund av flera skäl. Dessa poster, även kända som metadata, fungerar som en värdefull informationskälla för olika ändamål, inklusive felsökning, reproducerbarhet, revision och modellprestandaanalys. Genom att fånga och lagra detaljerad information om
Vilka horisontella lager ingår i TFX för pipelinehantering och optimering?
TFX, som står för TensorFlow Extended, är en omfattande end-to-end-plattform för att bygga produktionsklara maskininlärningspipelines. Den tillhandahåller en uppsättning verktyg och komponenter som underlättar utveckling och driftsättning av skalbara och pålitliga maskininlärningssystem. TFX är designat för att hantera utmaningarna med att hantera och optimera pipelines för maskininlärning, vilket gör det möjligt för datavetare