ملاحظات خاص ML هنگام توسعه یک برنامه ML چیست؟
هنگام توسعه یک برنامه یادگیری ماشینی (ML)، چندین ملاحظات خاص ML وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند. این ملاحظات برای اطمینان از اثربخشی، کارایی و قابلیت اطمینان مدل ML بسیار مهم هستند. در این پاسخ، ما برخی از ملاحظات کلیدی خاص ML را که توسعهدهندگان باید در نظر داشته باشند، مورد بحث قرار میدهیم
هدف از چارچوب TensorFlow Extended (TFX) چیست؟
هدف از چارچوب TensorFlow Extended (TFX) ارائه یک پلت فرم جامع و مقیاس پذیر برای توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین (ML) در تولید است. TFX به طور خاص طراحی شده است تا با ارائه مجموعهای از ابزارها و بهترین شیوهها، چالشهایی را که متخصصان ML با آنها در حال گذار از تحقیق به استقرار با آنها هستند، برطرف کند.
مراحل ایجاد یک مدل منظم نمودار چیست؟
ایجاد یک مدل منظم گراف شامل چندین مرحله است که برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از نمودارهای سنتز شده ضروری است. این فرآیند قدرت شبکههای عصبی را با تکنیکهای منظمسازی نمودار ترکیب میکند تا عملکرد مدل و قابلیتهای تعمیم را بهبود بخشد. در این پاسخ، هر مرحله را به تفصیل مورد بحث قرار خواهیم داد و توضیح جامعی در مورد آن ارائه خواهیم داد
مزایای استفاده از Cloud ML Engine برای آموزش و ارائه مدل های یادگیری ماشین چیست؟
Cloud ML Engine ابزار قدرتمندی است که توسط Google Cloud Platform (GCP) ارائه شده است که طیف وسیعی از مزایای را برای آموزش و ارائه مدلهای یادگیری ماشین (ML) ارائه میکند. با استفاده از قابلیتهای Cloud ML Engine، کاربران میتوانند از یک محیط مقیاسپذیر و مدیریتشده استفاده کنند که فرآیند ساخت، آموزش و استقرار ML را ساده میکند.
خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی چگونه از اجزای TFX از پیش ساخته شده برای سادهسازی فرآیند یادگیری ماشین استفاده میکند؟
AI Platform Pipelines ابزار قدرتمندی است که توسط Google Cloud ارائه شده است که از اجزای TFX از پیش ساخته شده برای ساده کردن فرآیند یادگیری ماشین استفاده می کند. TFX که مخفف TensorFlow Extended است، یک پلتفرم سرتاسری برای ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشینی آماده تولید است. با استفاده از اجزای TFX در خطوط لوله پلتفرم هوش مصنوعی، توسعه دهندگان و دانشمندان داده می توانند ساده سازی و
Kubeflow چگونه به اشتراک گذاری و استقرار آسان مدل های آموزش دیده را امکان پذیر می کند؟
Kubeflow، یک پلت فرم منبع باز، اشتراک گذاری و استقرار یکپارچه مدل های آموزش دیده را با استفاده از قدرت Kubernetes برای مدیریت برنامه های کاربردی کانتینری تسهیل می کند. با Kubeflow، کاربران به راحتی می توانند مدل های یادگیری ماشینی (ML) خود را به همراه وابستگی های لازم در کانتینرها بسته بندی کنند. این کانتینرها سپس می توانند به اشتراک گذاشته شوند و در محیط های مختلف مستقر شوند و این کار را راحت می کند
هفت مرحله در جریان کار یادگیری ماشین چیست؟
گردش کار یادگیری ماشین شامل هفت مرحله ضروری است که توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین را هدایت می کند. این مراحل برای اطمینان از دقت، کارایی و قابلیت اطمینان مدلها بسیار مهم هستند. در این پاسخ، ما هر یک از این مراحل را با جزئیات بررسی خواهیم کرد و درک جامعی از گردش کار یادگیری ماشین ارائه خواهیم کرد. گام
مراحل استفاده از سرویس پیشبینی موتور یادگیری ماشین ابری Google چیست؟
فرآیند استفاده از سرویس پیشبینی Google Cloud Machine Learning Engine شامل چندین مرحله است که کاربران را قادر میسازد تا مدلهای یادگیری ماشین را برای پیشبینی در مقیاس به کار گیرند و از آن استفاده کنند. این سرویس که بخشی از پلتفرم Google Cloud AI است، راه حلی بدون سرور برای اجرای پیشبینیها بر روی مدلهای آموزشدیده ارائه میدهد و به کاربران اجازه میدهد تا بر
تابع "export_savedmodel" در TensorFlow چه می کند؟
تابع "export_savedmodel" در TensorFlow ابزاری حیاتی برای صادرات مدل های آموزش دیده در قالبی است که به راحتی قابل استقرار و استفاده برای پیش بینی است. این تابع به کاربران اجازه می دهد تا مدل های TensorFlow خود را شامل معماری مدل و پارامترهای آموخته شده در قالبی استاندارد به نام SavedModel ذخیره کنند. فرمت SavedModel است
مراحل کلیدی در فرآیند کار با یادگیری ماشین چیست؟
کار با یادگیری ماشین شامل یک سری مراحل کلیدی است که برای توسعه و استقرار موفقیت آمیز مدل های یادگیری ماشین بسیار مهم است. این مراحل را می توان به طور کلی به جمع آوری و پیش پردازش داده ها، انتخاب و آموزش مدل، ارزیابی و اعتبارسنجی مدل، و استقرار و نظارت مدل طبقه بندی کرد. هر مرحله نقشی حیاتی در
- 1
- 2