Είναι το συμπέρασμα μέρος της εκπαίδευσης του μοντέλου και όχι της πρόβλεψης;
Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, ειδικά στο πλαίσιο του Google Cloud Machine Learning, η δήλωση "Το συμπέρασμα είναι μέρος της εκπαίδευσης του μοντέλου και όχι της πρόβλεψης" δεν είναι απολύτως ακριβής. Το συμπέρασμα και η πρόβλεψη είναι διακριτά στάδια στον αγωγό μηχανικής μάθησης, το καθένα εξυπηρετεί διαφορετικό σκοπό και εμφανίζεται σε διαφορετικά σημεία του
Τι σημαίνει η εξυπηρέτηση ενός μοντέλου;
Η εξυπηρέτηση ενός μοντέλου στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) αναφέρεται στη διαδικασία διάθεσης ενός εκπαιδευμένου μοντέλου για την πραγματοποίηση προβλέψεων ή την εκτέλεση άλλων εργασιών σε περιβάλλον παραγωγής. Περιλαμβάνει την ανάπτυξη του μοντέλου σε έναν διακομιστή ή υποδομή cloud όπου μπορεί να λάβει δεδομένα εισόδου, να τα επεξεργαστεί και να δημιουργήσει την επιθυμητή έξοδο.
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Περαιτέρω βήματα στη Μηχανική Εκμάθηση, Μεγάλα δεδομένα για εκπαιδευτικά μοντέλα στο cloud
Γιατί είναι σημαντικό για το TFX να διατηρεί αρχεία εκτέλεσης για κάθε στοιχείο κάθε φορά που εκτελείται;
Είναι σημαντικό για το TFX (TensorFlow Extended) να διατηρεί εγγραφές εκτέλεσης για κάθε στοιχείο κάθε φορά που εκτελείται για διάφορους λόγους. Αυτές οι εγγραφές, γνωστές και ως μεταδεδομένα, χρησιμεύουν ως πολύτιμη πηγή πληροφοριών για διάφορους σκοπούς, συμπεριλαμβανομένου του εντοπισμού σφαλμάτων, της αναπαραγωγιμότητας, του ελέγχου και της ανάλυσης απόδοσης μοντέλων. Με τη λήψη και την αποθήκευση λεπτομερών πληροφοριών σχετικά με το
Ποια είναι τα οριζόντια επίπεδα που περιλαμβάνονται στο TFX για διαχείριση και βελτιστοποίηση αγωγών;
Το TFX, το οποίο σημαίνει TensorFlow Extended, είναι μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα από άκρο σε άκρο για την κατασκευή αγωγών μηχανικής εκμάθησης έτοιμων για παραγωγή. Παρέχει ένα σύνολο εργαλείων και εξαρτημάτων που διευκολύνουν την ανάπτυξη και την ανάπτυξη επεκτάσιμων και αξιόπιστων συστημάτων μηχανικής μάθησης. Το TFX έχει σχεδιαστεί για να αντιμετωπίζει τις προκλήσεις της διαχείρισης και της βελτιστοποίησης των αγωγών μηχανικής μάθησης, δίνοντας τη δυνατότητα στους επιστήμονες δεδομένων