Ang hinuha ba ay bahagi ng pagsasanay sa modelo sa halip na hula?
Sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang pahayag na "Ang hinuha ay bahagi ng pagsasanay sa modelo sa halip na hula" ay hindi ganap na tumpak. Ang hinuha at hula ay mga natatanging yugto sa pipeline ng machine learning, bawat isa ay nagsisilbi sa ibang layunin at nagaganap sa iba't ibang mga punto sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang ibig sabihin ng paghahatid ng modelo?
Ang paghahatid ng modelo sa konteksto ng Artificial Intelligence (AI) ay tumutukoy sa proseso ng paggawa ng sinanay na modelo na magagamit para sa paggawa ng mga hula o pagsasagawa ng iba pang mga gawain sa isang kapaligiran ng produksyon. Kabilang dito ang pag-deploy ng modelo sa isang server o imprastraktura ng ulap kung saan maaari itong makatanggap ng data ng input, magproseso nito, at makabuo ng nais na output.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud
Bakit mahalaga para sa TFX na panatilihin ang mga talaan ng pagpapatupad para sa bawat bahagi sa tuwing ito ay tatakbo?
Napakahalaga para sa TFX (TensorFlow Extended) na mapanatili ang mga talaan ng pagpapatupad para sa bawat bahagi sa bawat oras na ito ay tatakbo dahil sa ilang kadahilanan. Ang mga talaang ito, na kilala rin bilang metadata, ay nagsisilbing mahalagang mapagkukunan ng impormasyon para sa iba't ibang layunin, kabilang ang pag-debug, muling paggawa, pag-audit, at pagsusuri sa pagganap ng modelo. Sa pamamagitan ng pagkuha at pag-iimbak ng detalyadong impormasyon tungkol sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pinalawak ang TensorFlow (TFX), metadata, Pagsusuri sa pagsusulit
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