Ist es möglich, ML zu verwenden, um Verzerrungen in Daten aus einer anderen ML-Lösung zu erkennen?
Der Einsatz von maschinellem Lernen (ML) zur Erkennung von Verzerrungen in Daten aus einer anderen ML-Lösung ist tatsächlich machbar. ML-Algorithmen sind darauf ausgelegt, Muster zu lernen und auf der Grundlage der in den Daten gefundenen Muster Vorhersagen zu treffen. Allerdings können diese Algorithmen auch unbeabsichtigt lernen und in den Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen aufrechterhalten. Daher wird es von entscheidender Bedeutung
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Einleitung, Was ist maschinelles Lernen?
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