Ano ang mga pahalang na layer na kasama sa TFX para sa pamamahala at pag-optimize ng pipeline?
Ang TFX, na kumakatawan sa TensorFlow Extended, ay isang komprehensibong end-to-end na platform para sa pagbuo ng production-ready machine learning pipelines. Nagbibigay ito ng isang hanay ng mga tool at bahagi na nagpapadali sa pagbuo at pag-deploy ng mga scalable at maaasahang machine learning system. Idinisenyo ang TFX upang tugunan ang mga hamon ng pamamahala at pag-optimize ng mga pipeline ng machine learning, na nagbibigay-daan sa mga data scientist
Ano ang iba't ibang yugto ng ML pipeline sa TFX?
Ang TensorFlow Extended (TFX) ay isang malakas na open-source na platform na idinisenyo para mapadali ang pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning (ML) sa mga production environment. Nagbibigay ito ng komprehensibong hanay ng mga tool at library na nagbibigay-daan sa pagbuo ng mga end-to-end na ML pipeline. Ang mga pipeline na ito ay binubuo ng ilang natatanging mga yugto, bawat isa ay nagsisilbi sa isang partikular na layunin at nag-aambag
Ano ang mga pangunahing hakbang na kasangkot sa proseso ng pagtatrabaho sa machine learning?
Ang pagtatrabaho sa machine learning ay nagsasangkot ng isang serye ng mga pangunahing hakbang na mahalaga para sa matagumpay na pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Ang mga hakbang na ito ay maaaring malawak na ikategorya sa pangongolekta at preprocessing ng data, pagpili at pagsasanay ng modelo, pagsusuri at pagpapatunay ng modelo, at pag-deploy at pagsubaybay ng modelo. Ang bawat hakbang ay may mahalagang papel sa