هایپرپارامترها چیست؟
فراپارامترها نقش مهمی در زمینه یادگیری ماشین دارند، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل. برای درک فراپارامترها، مهم است که ابتدا مفهوم یادگیری ماشین را درک کنیم. یادگیری ماشینی زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهایی تمرکز میکند که میتوانند از دادهها یاد بگیرند.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
TFX چگونه به بررسی کیفیت داده ها در خطوط لوله کمک می کند و چه اجزا و ابزارهایی برای این منظور در دسترس هستند؟
TFX یا TensorFlow Extended یک چارچوب قدرتمند است که به بررسی کیفیت داده ها در خطوط لوله در زمینه هوش مصنوعی کمک می کند. طیف وسیعی از اجزا و ابزارهایی را ارائه می دهد که به طور خاص برای رفع این هدف طراحی شده اند. در این پاسخ، چگونگی کمک TFX به بررسی کیفیت داده ها و بحث در مورد اجزا و ابزارهای مختلف را بررسی خواهیم کرد.
چگونه TFX تجزیه و تحلیل مداوم و کامل عملکرد یک مدل را ممکن می کند؟
TFX یا TensorFlow Extended یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که توسعه، استقرار و نگهداری مدل های یادگیری ماشین (ML) را در مقیاس آسان می کند. در میان بسیاری از ویژگیهای آن، TFX تجزیه و تحلیل مداوم و کامل عملکرد یک مدل را امکانپذیر میسازد و به پزشکان اجازه میدهد تا رفتار مدل را در طول زمان نظارت و ارزیابی کنند. در این پاسخ به کاوش خواهیم پرداخت
چرا هنگام استفاده از TensorFlow Extended (TFX) درک مدل برای دستیابی به اهداف تجاری بسیار مهم است؟
درک مدل هنگام استفاده از TensorFlow Extended (TFX) برای دستیابی به اهداف تجاری یک جنبه حیاتی است. TFX یک پلتفرم سرتاسر برای استقرار مدلهای یادگیری ماشینی آماده تولید است و مجموعهای از ابزارها و کتابخانهها را فراهم میکند که توسعه و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشین را تسهیل میکند. با این حال، به سادگی استقرار یک مدل بدون درک عمیق از
TFX چگونه به کارآمدتر کردن خطوط لوله و صرفه جویی در زمان و منابع اجازه می دهد؟
TFX که مخفف TensorFlow Extended است، یک چارچوب قدرتمند برای ساخت خطوط لوله یادگیری ماشینی سرتاسر است. مجموعه ای از ابزارها و کتابخانه ها را فراهم می کند که توسعه کارآمد، استقرار و مدیریت مدل های یادگیری ماشین را امکان پذیر می کند. TFX امکان کارآمدتر کردن خطوط لوله و صرفه جویی در زمان و منابع را از طریق چندین ویژگی و عملکرد کلیدی فراهم می کند. یکی
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), متاداده, بررسی امتحان
چرا برای TFX مهم است که برای هر مؤلفه هر بار که اجرا می شود رکوردهای اجرا را نگه دارد؟
برای TFX (TensorFlow Extended) بسیار مهم است که به دلایل مختلف، رکوردهای اجرا را برای هر مؤلفه در هر بار اجرا حفظ کند. این رکوردها که به عنوان ابرداده نیز شناخته می شوند، به عنوان یک منبع اطلاعاتی ارزشمند برای اهداف مختلف از جمله اشکال زدایی، تکرارپذیری، حسابرسی و تحلیل عملکرد مدل عمل می کنند. با گرفتن و ذخیره اطلاعات دقیق در مورد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), متاداده, بررسی امتحان
نقش درایور در کامپوننت TFX چیست؟
درایور نقش مهمی در مؤلفه TFX (TensorFlow Extended) ایفا می کند و به عنوان نقطه ورودی برای اجرای عملکرد مؤلفه در خط لوله TFX عمل می کند. مسئول هماهنگی اجرای جزء، هماهنگی داده های ورودی و خروجی و مدیریت جریان کنترل کلی است. برای درک نقش راننده،
لایه های افقی موجود در TFX برای مدیریت و بهینه سازی خط لوله چیست؟
TFX که مخفف TensorFlow Extended است، یک پلت فرم جامع سرتاسر برای ساخت خطوط لوله یادگیری ماشینی آماده تولید است. مجموعه ای از ابزارها و مؤلفه ها را فراهم می کند که توسعه و استقرار سیستم های یادگیری ماشینی مقیاس پذیر و قابل اعتماد را تسهیل می کند. TFX برای رسیدگی به چالش های مدیریت و بهینه سازی خطوط لوله یادگیری ماشین طراحی شده است و دانشمندان داده را قادر می سازد.
فازهای مختلف خط لوله ML در TFX چیست؟
TensorFlow Extended (TFX) یک پلت فرم منبع باز قدرتمند است که برای تسهیل توسعه و استقرار مدل های یادگیری ماشین (ML) در محیط های تولید طراحی شده است. مجموعه ای جامع از ابزارها و کتابخانه ها را فراهم می کند که ساخت خطوط لوله ML سرتاسر را امکان پذیر می کند. این خطوط لوله از چندین فاز مجزا تشکیل شده است که هر کدام هدف خاصی را انجام می دهند و کمک می کنند
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.
- 1
- 2