Da li je zaključivanje dio obuke modela, a ne predviđanje?
U području mašinskog učenja, posebno u kontekstu Google Cloud Machine Learning, izjava "Zaključivanje je dio obuke modela, a ne predviđanje" nije sasvim tačna. Zaključivanje i predviđanje su različite faze u cevovodu mašinskog učenja, od kojih svaka služi različitoj svrsi i javlja se u različitim tačkama u
Šta znači služiti modelu?
Služenje modela u kontekstu vještačke inteligencije (AI) odnosi se na proces stavljanja obučenog modela na raspolaganje za predviđanje ili obavljanje drugih zadataka u proizvodnom okruženju. To uključuje implementaciju modela na serversku ili cloud infrastrukturu gdje može primati ulazne podatke, obraditi ih i generirati željeni izlaz.
Zašto je važno da TFX čuva zapise o izvršenju za svaku komponentu svaki put kada se pokrene?
Za TFX (TensorFlow Extended) je ključno da održava zapise o izvršenju za svaku komponentu svaki put kada se pokrene iz nekoliko razloga. Ovi zapisi, poznati i kao metapodaci, služe kao vrijedan izvor informacija za različite svrhe, uključujući otklanjanje grešaka, reproducibilnost, reviziju i analizu performansi modela. Snimanjem i pohranjivanjem detaljnih informacija o
Koji su horizontalni slojevi uključeni u TFX za upravljanje i optimizaciju?
TFX, što je skraćenica za TensorFlow Extended, je sveobuhvatna platforma od kraja do kraja za izgradnju cevovoda mašinskog učenja spremnih za proizvodnju. Pruža skup alata i komponenti koje olakšavaju razvoj i primenu skalabilnih i pouzdanih sistema mašinskog učenja. TFX je dizajniran da odgovori na izazove upravljanja i optimizacije cevovoda mašinskog učenja, omogućavajući naučnicima podataka