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
Các giai đoạn khác nhau của quy trình ML trong TFX là gì?
TensorFlow Extended (TFX) là một nền tảng mã nguồn mở mạnh mẽ được thiết kế để hỗ trợ phát triển và triển khai các mô hình máy học (ML) trong môi trường sản xuất. Nó cung cấp một bộ công cụ và thư viện toàn diện cho phép xây dựng các quy trình ML từ đầu đến cuối. Các đường ống này bao gồm một số giai đoạn riêng biệt, mỗi giai đoạn phục vụ một mục đích cụ thể và đóng góp
Các bước chính liên quan đến quá trình làm việc với máy học là gì?
Làm việc với máy học bao gồm một loạt các bước quan trọng để phát triển và triển khai thành công các mô hình máy học. Các bước này có thể được phân loại thành thu thập và tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn và đào tạo mô hình, đánh giá và xác nhận mô hình cũng như triển khai và giám sát mô hình. Mỗi bước đóng một vai trò quan trọng trong