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
რა არის ML მილსადენის სხვადასხვა ფაზა TFX-ში?
TensorFlow Extended (TFX) არის მძლავრი ღია კოდის პლატფორმა, რომელიც შექმნილია საწარმოო გარემოში მანქანური სწავლების (ML) მოდელების შემუშავებისა და დანერგვის გასაადვილებლად. ის უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ბიბლიოთეკების ყოვლისმომცველ კომპლექტს, რომელიც საშუალებას აძლევს ML მილსადენების მშენებლობას ბოლომდე. ეს მილსადენები შედგება რამდენიმე განსხვავებული ფაზისგან, თითოეული ემსახურება კონკრეტულ მიზანს და ხელს უწყობს
რა გამოწვევები უნდა გადაიჭრას პროგრამული აპლიკაციის წარმოებაში შეტანისას?
პროგრამული უზრუნველყოფის აპლიკაციის წარმოებაში შეტანისას, არსებობს რამდენიმე გამოწვევა, რომელიც უნდა გადაიჭრას, რათა უზრუნველყოფილი იყოს გლუვი და წარმატებული განლაგება. ეს გამოწვევები შეიძლება წარმოიშვას აპლიკაციის სხვადასხვა ასპექტიდან, მათ შორის მისი არქიტექტურა, მასშტაბურობა, საიმედოობა, უსაფრთხოება და შესრულება. ხელოვნური ინტელექტის (AI) და კონკრეტულად TensorFlow Extended (TFX) კონტექსტში, არსებობს დამატებითი
რა არის ML-ს სპეციფიკური მოსაზრებები ML აპლიკაციის შემუშავებისას?
მანქანათმცოდნეობის (ML) აპლიკაციის შემუშავებისას, არსებობს ML-სპეციფიკური რამდენიმე მოსაზრება, რომელიც უნდა იქნას გათვალისწინებული. ეს მოსაზრებები გადამწყვეტია ML მოდელის ეფექტურობის, ეფექტურობისა და სანდოობის უზრუნველსაყოფად. ამ პასუხში განვიხილავთ ML-ს სპეციფიკურ რამდენიმე ძირითად მოსაზრებას, რომელიც დეველოპერებმა უნდა გაითვალისწინონ როდის
რა არის TensorFlow Extended (TFX) ჩარჩოს მიზანი?
TensorFlow Extended (TFX) ჩარჩოს მიზანია უზრუნველყოს ყოვლისმომცველი და მასშტაბური პლატფორმა მანქანათმცოდნეობის (ML) მოდელების შემუშავებისა და დანერგვისთვის წარმოებაში. TFX სპეციალურად შექმნილია იმ გამოწვევების გადასაჭრელად, რომლებსაც აწყდებიან ML პრაქტიკოსები, როდესაც კვლევიდან დანერგვაზე გადადიან, ინსტრუმენტებისა და საუკეთესო პრაქტიკის ნაკრების მიწოდებით.