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
تجزیه و تحلیل مدل TensorFlow (TFMA) و ابزار «چه میشود» که توسط TFX ارائه شده است، چگونه میتواند به کسب بینش عمیقتر در مورد عملکرد یک مدل یادگیری ماشین کمک کند؟
تجزیه و تحلیل مدل TensorFlow (TFMA) و ابزار "What-If" ارائه شده توسط TensorFlow Extended (TFX) می تواند کمک زیادی به دستیابی به بینش عمیق تر در مورد عملکرد یک مدل یادگیری ماشینی کند. این ابزارها مجموعه ای جامع از ویژگی ها و قابلیت ها را ارائه می دهند که کاربران را قادر می سازد تا رفتار و اثربخشی مدل های خود را تجزیه و تحلیل، ارزیابی و درک کنند. با اعمال اهرم
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
اهداف استقرار مولفه Pusher در TFX چیست؟
مولفه Pusher در TensorFlow Extended (TFX) یک بخش اساسی از خط لوله TFX است که استقرار مدل های آموزش دیده را در محیط های هدف مختلف انجام می دهد. اهداف استقرار مولفه Pusher در TFX متنوع و منعطف است و به کاربران این امکان را میدهد تا بسته به نیازهای خاص خود، مدلهای خود را در پلتفرمهای مختلف مستقر کنند. در این
هدف مولفه Evaluator در TFX چیست؟
مؤلفه Evaluator در TFX که مخفف TensorFlow Extended است، نقش مهمی در خط لوله یادگیری ماشین کلی بازی می کند. هدف آن ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین و ارائه بینش های ارزشمند در مورد اثربخشی آنها است. با مقایسه پیشبینیهای انجامشده توسط مدلها با برچسبهای حقیقت زمین، مؤلفه Evaluator را قادر میسازد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), پردازش و اجزای توزیع شده, بررسی امتحان
دو نوع SavedModels تولید شده توسط کامپوننت Trainer چیست؟
جزء Trainer در TensorFlow Extended (TFX) مسئول آموزش مدل های یادگیری ماشین با استفاده از TensorFlow است. هنگام آموزش یک مدل، کامپوننت Trainer SavedModels را تولید می کند که یک فرمت سریالی برای ذخیره مدل های TensorFlow هستند. این SavedModels را می توان برای استنتاج و استقرار در محیط های مختلف تولید استفاده کرد. در زمینه مولفه ترینر، وجود دارد
نقش پرتو آپاچی در چارچوب TFX چیست؟
Apache Beam یک مدل برنامه نویسی یکپارچه منبع باز است که چارچوبی قدرتمند برای ساخت خطوط لوله پردازش داده های دسته ای و جریانی فراهم می کند. این یک API ساده و رسا ارائه میکند که به توسعهدهندگان اجازه میدهد خطوط لوله پردازش داده را بنویسند که میتوانند روی باطنهای پردازش توزیعشده مختلف، مانند Apache Flink، Apache Spark و Google Cloud Dataflow اجرا شوند.
اهمیت داشتن نسب یا منشأ مصنوعات داده در TFX چیست؟
اهمیت داشتن نسب یا منشأ مصنوعات داده در TFX یک جنبه حیاتی در زمینه هوش مصنوعی (AI) و مدیریت داده است. در زمینه TFX، خط و نسب به توانایی ردیابی و درک منشاء، تبدیل، و وابستگی های مصنوعات داده در سراسر خط لوله یادگیری ماشین (ML) اشاره دارد.
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow Extended (TFX), متاداده, بررسی امتحان