De TensorFlow Extended (TFX) is een krachtig open-sourceplatform dat is ontworpen om de ontwikkeling en implementatie van machine learning (ML)-modellen in productieomgevingen te vergemakkelijken. Het biedt een uitgebreide set tools en bibliotheken die de constructie van end-to-end ML-pijplijnen mogelijk maken. Deze pijplijnen bestaan uit verschillende afzonderlijke fasen, die elk een specifiek doel dienen en bijdragen aan het algehele succes van de ML-workflow. In dit antwoord zullen we de verschillende fasen van de ML-pijplijn in TFX onderzoeken.
1. Gegevensopname:
De eerste fase van de ML-pijplijn omvat het opnemen van de gegevens uit verschillende bronnen en het transformeren ervan in een formaat dat geschikt is voor ML-taken. TFX biedt componenten zoals de exampleGen, die gegevens uit verschillende bronnen, zoals CSV-bestanden of databases, leest en converteert naar het voorbeeldformaat van TensorFlow. Deze fase maakt de extractie, validatie en voorverwerking mogelijk van de gegevens die nodig zijn voor de volgende fasen.
2. Gegevensvalidatie:
Zodra de gegevens zijn opgenomen, omvat de volgende fase gegevensvalidatie om de kwaliteit en consistentie ervan te garanderen. TFX biedt de component StatisticsGen, die samenvattende statistieken van de gegevens berekent, en de component SchemaGen, die een schema afleidt op basis van de statistieken. Deze componenten helpen bij het identificeren van afwijkingen, ontbrekende waarden en inconsistenties in de gegevens, waardoor data-ingenieurs en ML-professionals passende maatregelen kunnen nemen.
3. Gegevenstransformatie:
Na gegevensvalidatie gaat de ML-pijplijn over naar de gegevenstransformatiefase. TFX biedt de Transform-component, die feature-engineeringtechnieken, zoals normalisatie, one-hot-codering en feature-crossing, op de gegevens toepast. Deze fase speelt een cruciale rol bij het voorbereiden van de gegevens voor modeltraining, omdat het helpt bij het verbeteren van de prestaties en generalisatiemogelijkheden van het model.
4. Modeltraining:
De modeltrainingsfase omvat het trainen van ML-modellen met behulp van de getransformeerde gegevens. TFX biedt de Trainer-component, die gebruik maakt van de krachtige trainingsmogelijkheden van TensorFlow om modellen op gedistribueerde systemen of GPU's te trainen. Met dit onderdeel kunnen trainingsparameters, modelarchitecturen en optimalisatie-algoritmen worden aangepast, waardoor ML-beoefenaars effectief kunnen experimenteren en hun modellen kunnen herhalen.
5. Modelevaluatie:
Zodra de modellen zijn getraind, is de volgende fase de modelevaluatie. TFX biedt de Evaluator-component, die de prestaties van de getrainde modellen beoordeelt met behulp van evaluatiestatistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering en F1-score. Deze fase helpt bij het identificeren van potentiële problemen met de modellen en biedt inzicht in hun gedrag op onzichtbare gegevens.
6. Modelvalidatie:
Na modelevaluatie gaat de ML-pijplijn verder met modelvalidatie. TFX biedt de ModelValidator-component, die de getrainde modellen valideert aan de hand van het eerder afgeleide schema. Deze fase zorgt ervoor dat de modellen voldoen aan het verwachte formaat van de gegevens en helpt bij het detecteren van problemen zoals gegevensdrift of schema-evolutie.
7. Modelimplementatie:
De laatste fase van de ML-pijplijn omvat de implementatie van de getrainde modellen in productieomgevingen. TFX biedt de Pusher-component, die de getrainde modellen en bijbehorende artefacten exporteert naar een bedieningssysteem, zoals TensorFlow Serving of TensorFlow Lite. Deze fase maakt de integratie van ML-modellen in applicaties mogelijk, waardoor ze voorspellingen kunnen doen op basis van nieuwe gegevens.
De ML-pijplijn in TFX bestaat uit verschillende fasen, waaronder gegevensopname, gegevensvalidatie, gegevenstransformatie, modeltraining, modelevaluatie, modelvalidatie en modelimplementatie. Elke fase draagt bij aan het algehele succes van de ML-workflow door de gegevenskwaliteit te garanderen, feature-engineering mogelijk te maken, nauwkeurige modellen te trainen, hun prestaties te evalueren en deze in productieomgevingen te implementeren.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan men een inbeddingslaag gebruiken om automatisch de juiste assen toe te wijzen voor een plot waarin woorden als vectoren worden weergegeven?
- Wat is het doel van maximale pooling in een CNN?
- Hoe wordt het kenmerkextractieproces in een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) toegepast op beeldherkenning?
- Is het nodig om een asynchrone leerfunctie te gebruiken voor machine learning-modellen die worden uitgevoerd in TensorFlow.js?
- Wat is de parameter voor het maximale aantal woorden van de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Kan de TensorFlow Keras Tokenizer API worden gebruikt om de meest voorkomende woorden te vinden?
- Wat is TOCO?
- Wat is de relatie tussen een aantal tijdperken in een machine learning-model en de nauwkeurigheid van de voorspelling door het model uit te voeren?
- Produceert de pakketburen-API in Neural Structured Learning van TensorFlow een uitgebreide trainingsdataset op basis van natuurlijke grafiekgegevens?
- Wat is de pakketburen-API in neuraal gestructureerd leren van TensorFlow?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals