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 quy trình này bao gồm một số giai đoạn riêng biệt, mỗi giai đoạn phục vụ một mục đích cụ thể và góp phần vào thành công chung của quy trình ML. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ khám phá các giai đoạn khác nhau của quy trình ML trong TFX.
1. Nhập dữ liệu:
Giai đoạn đầu tiên của quy trình ML liên quan đến việc nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và chuyển đổi dữ liệu đó thành định dạng phù hợp với các tác vụ ML. TFX cung cấp các thành phần như ExampleGen, đọc dữ liệu từ các nguồn khác nhau như tệp CSV hoặc cơ sở dữ liệu và chuyển đổi nó thành định dạng Ví dụ của TensorFlow. Giai đoạn này cho phép trích xuất, xác thực và tiền xử lý dữ liệu cần thiết cho các giai đoạn tiếp theo.
2. Xác thực dữ liệu:
Sau khi dữ liệu được nhập, giai đoạn tiếp theo liên quan đến xác thực dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu. TFX cung cấp thành phần StatisticsGen, tính toán số liệu thống kê tóm tắt của dữ liệu và thành phần SchemaGen, suy ra một lược đồ dựa trên số liệu thống kê. Các thành phần này giúp xác định các điểm bất thường, các giá trị bị thiếu và sự không nhất quán trong dữ liệu, cho phép các kỹ sư dữ liệu và các nhà thực hành ML thực hiện các hành động thích hợp.
3. Chuyển đổi dữ liệu:
Sau khi xác thực dữ liệu, quy trình ML chuyển sang giai đoạn chuyển đổi dữ liệu. TFX cung cấp thành phần Chuyển đổi, áp dụng các kỹ thuật kỹ thuật tính năng, chẳng hạn như chuẩn hóa, mã hóa một lần nóng và chuyển đổi tính năng cho dữ liệu. Giai đoạn này đóng một vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho đào tạo mô hình, vì nó giúp cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát hóa của mô hình.
4. Đào tạo người mẫu:
Giai đoạn đào tạo mô hình liên quan đến việc đào tạo các mô hình ML bằng cách sử dụng dữ liệu đã chuyển đổi. TFX cung cấp thành phần Trainer, giúp tận dụng khả năng đào tạo mạnh mẽ của TensorFlow để đào tạo các mô hình trên các hệ thống phân tán hoặc GPU. Thành phần này cho phép tùy chỉnh các tham số đào tạo, kiến trúc mô hình và thuật toán tối ưu hóa, cho phép những người thực hành ML thử nghiệm và lặp lại các mô hình của họ một cách hiệu quả.
5. Đánh giá mô hình:
Khi các mô hình được đào tạo, giai đoạn tiếp theo là đánh giá mô hình. TFX cung cấp thành phần Trình đánh giá, đánh giá hiệu suất của các mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng các số liệu đánh giá như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1. Giai đoạn này giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn với các mô hình và cung cấp thông tin chuyên sâu về hành vi của chúng trên dữ liệu chưa xem.
6. Xác thực mô hình:
Sau khi đánh giá mô hình, quy trình ML chuyển sang xác thực mô hình. TFX cung cấp thành phần ModelValidator, hợp lệ hóa các mô hình được đào tạo dựa trên lược đồ được suy luận trước đó. Giai đoạn này đảm bảo rằng các mô hình tuân theo định dạng dự kiến của dữ liệu và giúp phát hiện các vấn đề như trôi dạt dữ liệu hoặc tiến hóa lược đồ.
7. Triển khai mô hình:
Giai đoạn cuối cùng của quy trình ML liên quan đến việc triển khai các mô hình được đào tạo vào môi trường sản xuất. TFX cung cấp thành phần Pusher, thành phần này xuất các mô hình được đào tạo và các tạo phẩm liên quan sang một hệ thống cung cấp, chẳng hạn như Cung cấp TensorFlow hoặc TensorFlow Lite. Giai đoạn này cho phép tích hợp các mô hình ML vào các ứng dụng, cho phép chúng đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.
Quy trình ML trong TFX bao gồm một số giai đoạn, bao gồm nhập dữ liệu, xác thực dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá mô hình, xác thực mô hình và triển khai mô hình. Mỗi giai đoạn đóng góp vào thành công chung của quy trình ML bằng cách đảm bảo chất lượng dữ liệu, hỗ trợ kỹ thuật tính năng, đào tạo các mô hình chính xác, đánh giá hiệu suất của chúng và triển khai chúng vào môi trường sản xuất.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Quá trình trích xuất đặc điểm trong mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng như thế nào để nhận dạng hình ảnh?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: TensorFlow mở rộng (TFX) (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: TFX chính xác là gì (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi