Suy luận có phải là một phần của quá trình đào tạo mô hình chứ không phải là dự đoán?
Trong lĩnh vực học máy, cụ thể là trong bối cảnh Google Cloud Machine Learning, tuyên bố "Suy luận là một phần của quá trình đào tạo mô hình chứ không phải là dự đoán" là không hoàn toàn chính xác. Suy luận và dự đoán là các giai đoạn riêng biệt trong quy trình học máy, mỗi giai đoạn phục vụ một mục đích khác nhau và xảy ra ở các điểm khác nhau trong quy trình.
Phục vụ người mẫu nghĩa là gì?
Phục vụ một mô hình trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến quá trình làm cho một mô hình được đào tạo có sẵn để đưa ra dự đoán hoặc thực hiện các tác vụ khác trong môi trường sản xuất. Nó liên quan đến việc triển khai mô hình tới máy chủ hoặc cơ sở hạ tầng đám mây, nơi mô hình có thể nhận dữ liệu đầu vào, xử lý và tạo đầu ra mong muốn.
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước tiếp theo trong Học máy, Dữ liệu lớn cho các mô hình đào tạo trên đám mây
Tại sao điều quan trọng đối với TFX là lưu giữ các bản ghi thực thi cho mọi thành phần mỗi khi nó được chạy?
Điều quan trọng đối với TFX (TensorFlow Extended) là duy trì các bản ghi thực thi cho mọi thành phần mỗi khi nó được chạy do một số lý do. Những bản ghi này, còn được gọi là siêu dữ liệu, đóng vai trò là nguồn thông tin có giá trị cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm gỡ lỗi, khả năng tái tạo, kiểm tra và phân tích hiệu suất mô hình. Bằng cách nắm bắt và lưu trữ thông tin chi tiết về
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow mở rộng (TFX), Siêu dữ liệu, ôn thi
Các lớp ngang có trong TFX để quản lý và tối ưu hóa đường ống là gì?
TFX, viết tắt của TensorFlow Extended, là một nền tảng đầu cuối toàn diện để xây dựng các quy trình máy học sẵn sàng sản xuất. Nó cung cấp một bộ công cụ và thành phần hỗ trợ phát triển và triển khai các hệ thống máy học đáng tin cậy và có thể mở rộng. TFX được thiết kế để giải quyết các thách thức trong việc quản lý và tối ưu hóa quy trình học máy, cho phép các nhà khoa học dữ liệu