Welche horizontalen Ebenen sind in TFX für die Pipelineverwaltung und -optimierung enthalten?
TFX, das für TensorFlow Extended steht, ist eine umfassende End-to-End-Plattform zum Aufbau produktionsbereiter Pipelines für maschinelles Lernen. Es bietet eine Reihe von Tools und Komponenten, die die Entwicklung und Bereitstellung skalierbarer und zuverlässiger Systeme für maschinelles Lernen erleichtern. TFX wurde entwickelt, um die Herausforderungen der Verwaltung und Optimierung von Pipelines für maschinelles Lernen zu bewältigen und Datenwissenschaftlern dabei zu helfen
Was sind die verschiedenen Phasen der ML-Pipeline in TFX?
TensorFlow Extended (TFX) ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform, die die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) in Produktionsumgebungen erleichtern soll. Es bietet einen umfassenden Satz an Tools und Bibliotheken, die den Aufbau durchgängiger ML-Pipelines ermöglichen. Diese Pipelines bestehen aus mehreren unterschiedlichen Phasen, von denen jede einem bestimmten Zweck dient und einen Beitrag leistet
Was sind die wichtigsten Schritte bei der Arbeit mit maschinellem Lernen?
Die Arbeit mit maschinellem Lernen umfasst eine Reihe wichtiger Schritte, die für die erfolgreiche Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung sind. Diese Schritte lassen sich grob in Datenerfassung und -vorverarbeitung, Modellauswahl und -schulung, Modellbewertung und -validierung sowie Modellbereitstellung und -überwachung einteilen. Jeder Schritt spielt dabei eine entscheidende Rolle