Is inferentie een onderdeel van de modeltraining in plaats van voorspellen?
Op het gebied van machinaal leren, specifiek in de context van Google Cloud Machine Learning, is de uitspraak "Inferentie is een onderdeel van de modeltraining in plaats van voorspelling" niet helemaal juist. Inferentie en voorspelling zijn verschillende fasen in de machine learning-pijplijn, die elk een ander doel dienen en op verschillende punten in de machine plaatsvinden
Wat betekent het dienen van een model?
Het dienen van een model in de context van Artificial Intelligence (AI) verwijst naar het proces van het beschikbaar maken van een getraind model voor het doen van voorspellingen of het uitvoeren van andere taken in een productieomgeving. Het omvat het implementeren van het model op een server of cloudinfrastructuur waar het invoergegevens kan ontvangen, verwerken en de gewenste uitvoer kan genereren.
Waarom is het belangrijk voor TFX om uitvoeringsgegevens bij te houden voor elke component telkens wanneer deze wordt uitgevoerd?
Het is om verschillende redenen cruciaal voor TFX (TensorFlow Extended) om uitvoeringsrecords bij te houden voor elke component telkens wanneer deze wordt uitgevoerd. Deze records, ook wel metadata genoemd, dienen als een waardevolle bron van informatie voor verschillende doeleinden, waaronder foutopsporing, reproduceerbaarheid, auditing en analyse van modelprestaties. Door gedetailleerde informatie over de
Wat zijn de horizontale lagen in TFX voor pijplijnbeheer en -optimalisatie?
TFX, wat staat voor TensorFlow Extended, is een uitgebreid end-to-end platform voor het bouwen van productieklare machine learning-pijplijnen. Het biedt een set tools en componenten die de ontwikkeling en implementatie van schaalbare en betrouwbare machine learning-systemen vergemakkelijken. TFX is ontworpen om de uitdagingen van het beheren en optimaliseren van machine learning-pijplijnen aan te gaan, waardoor datawetenschappers in staat worden gesteld