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
Koje su različite faze ML pipelinea u TFX-u?
TensorFlow Extended (TFX) je moćna platforma otvorenog koda dizajnirana da olakša razvoj i primenu modela mašinskog učenja (ML) u proizvodnim okruženjima. Pruža sveobuhvatan skup alata i biblioteka koje omogućavaju izgradnju end-to-end ML cjevovoda. Ovi cjevovodi se sastoje od nekoliko različitih faza, od kojih svaka služi specifičnoj svrsi i doprinosi
Koji izazovi moraju biti riješeni prilikom puštanja softverske aplikacije u proizvodnju?
Kada se softverska aplikacija stavlja u proizvodnju, postoji nekoliko izazova koji se moraju riješiti kako bi se osigurala neometana i uspješna implementacija. Ovi izazovi mogu nastati iz različitih aspekata aplikacije, uključujući njenu arhitekturu, skalabilnost, pouzdanost, sigurnost i performanse. U kontekstu umjetne inteligencije (AI) i posebno TensorFlow Extended (TFX), postoje dodatni
Koja su razmatranja specifična za ML prilikom razvoja ML aplikacije?
Prilikom razvoja aplikacije za strojno učenje (ML), postoji nekoliko razmatranja specifičnih za ML koja se moraju uzeti u obzir. Ova razmatranja su ključna kako bi se osigurala efektivnost, efikasnost i pouzdanost modela ML. U ovom odgovoru ćemo raspravljati o nekim od ključnih razmatranja specifičnih za ML koje bi programeri trebali imati na umu kada
Koja je svrha TensorFlow Extended (TFX) okvira?
Svrha TensorFlow Extended (TFX) okvira je da obezbedi sveobuhvatnu i skalabilnu platformu za razvoj i primenu modela mašinskog učenja (ML) u proizvodnji. TFX je posebno dizajniran da odgovori na izazove s kojima se suočavaju praktičari ML-a prilikom prelaska sa istraživanja na implementaciju, pružanjem skupa alata i najboljih praksi za