Ist Inferenz eher Teil des Modelltrainings als die Vorhersage?
Im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Zusammenhang mit Google Cloud Machine Learning, ist die Aussage „Inferenz ist eher Teil des Modelltrainings als der Vorhersage“ nicht ganz korrekt. Inferenz und Vorhersage sind unterschiedliche Phasen in der Pipeline des maschinellen Lernens, die jeweils einem anderen Zweck dienen und an unterschiedlichen Punkten in der Pipeline stattfinden
Was bedeutet es, als Model zu dienen?
Die Bereitstellung eines Modells im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Prozess der Bereitstellung eines trainierten Modells für die Erstellung von Vorhersagen oder die Ausführung anderer Aufgaben in einer Produktionsumgebung. Dazu gehört die Bereitstellung des Modells auf einem Server oder einer Cloud-Infrastruktur, wo es Eingabedaten empfangen, verarbeiten und die gewünschte Ausgabe generieren kann.
Warum ist es für TFX wichtig, bei jeder Ausführung Ausführungsaufzeichnungen für jede Komponente zu führen?
Aus mehreren Gründen ist es für TFX (TensorFlow Extended) von entscheidender Bedeutung, bei jeder Ausführung Ausführungsaufzeichnungen für jede Komponente zu führen. Diese Datensätze, auch Metadaten genannt, dienen als wertvolle Informationsquelle für verschiedene Zwecke, einschließlich Debugging, Reproduzierbarkeit, Prüfung und Modellleistungsanalyse. Durch die Erfassung und Speicherung detaillierter Informationen über die
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