არის თუ არა დასკვნა მოდელის ტრენინგის ნაწილი და არა პროგნოზირება?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, კონკრეტულად Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, განცხადება „დასკვნა არის მოდელის ტრენინგის ნაწილი და არა პროგნოზირება“ მთლად ზუსტი არ არის. დასკვნა და პროგნოზირება არის მანქანური სწავლების მილსადენის განსხვავებული ეტაპები, თითოეული ემსახურება განსხვავებულ მიზანს და ხდება სხვადასხვა წერტილში.
რას ნიშნავს მოდელის მომსახურება?
მოდელის მომსახურება ხელოვნური ინტელექტის (AI) კონტექსტში გულისხმობს გაწვრთნილი მოდელის ხელმისაწვდომობის პროცესს წარმოების გარემოში პროგნოზების გასაკეთებლად ან სხვა ამოცანების შესასრულებლად. ის გულისხმობს მოდელის სერვერზე ან ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურაზე განთავსებას, სადაც მას შეუძლია მიიღოს შეყვანის მონაცემები, დაამუშავოს ისინი და გამოიმუშაოს სასურველი გამომავალი.
რატომ არის მნიშვნელოვანი TFX-ისთვის ყოველი კომპონენტის შესრულების ჩანაწერების შენარჩუნება მისი გაშვებისას?
TFX-ისთვის (TensorFlow Extended) გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს თითოეული კომპონენტისთვის შესრულების ჩანაწერების შენარჩუნებას ყოველ ჯერზე, როდესაც ის გაშვებულია რამდენიმე მიზეზის გამო. ეს ჩანაწერები, ასევე ცნობილი როგორც მეტამონაცემები, ემსახურება როგორც ინფორმაციის ღირებულ წყაროს სხვადასხვა მიზნებისთვის, მათ შორის გამართვის, რეპროდუქციულობის, აუდიტისა და მოდელის შესრულების ანალიზისთვის. შესახებ დეტალური ინფორმაციის აღებითა და შენახვით
რა ჰორიზონტალური ფენები შედის TFX-ში მილსადენის მართვისა და ოპტიმიზაციისთვის?
TFX, რომელიც ნიშნავს TensorFlow Extended-ს, არის ყოვლისმომცველი პლატფორმა ბოლოდან ბოლომდე, წარმოებისთვის მზა მანქანათმცოდნეობის მილსადენების შესაქმნელად. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და კომპონენტების კომპლექტს, რომლებიც ხელს უწყობენ მასშტაბური და საიმედო მანქანათმცოდნეობის სისტემების შემუშავებას და დანერგვას. TFX შექმნილია მანქანური სწავლების მილსადენების მართვისა და ოპტიმიზაციის გამოწვევების გადასაჭრელად, რაც საშუალებას აძლევს მონაცემთა მეცნიერებს