Meriv çawa dikare Analîza Modela TensorFlow (TFMA) û amûra "çi-heke" ya ku ji hêla TFX ve hatî peyda kirin di gihandina têgihiştinên kûrtir li ser performansa modelek fêrbûna makîneyê de bibe alîkar?
Analîza Modela TensorFlow (TFMA) û amûra "çi-heke" ya ku ji hêla TensorFlow Extended (TFX) ve hatî peyda kirin, dikare pir alîkar be di bidestxistina têgihiştinên kûrtir li ser performansa modelek fêrbûna makîneyê. Van amûran komek berfireh a taybetmendî û fonksiyonan pêşkêş dikin ku bikarhêneran dihêlin ku tevger û bandoriya modelên xwe analîz bikin, binirxînin û fêm bikin. Bi levering
TFX çawa alîkariya lêkolîna kalîteya daneyê di nav lûleyan de dike, û ji bo vê armancê çi pêkhate û amûr hene?
TFX, an TensorFlow Extended, çarçoveyek hêzdar e ku ji lêkolîna kalîteya daneyê di nav boriyan de di warê îstîxbarata hunerî de dibe alîkar. Ew cûrbecûr pêkhate û amûrên ku bi taybetî ji bo çareserkirina vê armancê hatine çêkirin peyda dike. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka TFX çawa di vekolîna kalîteya daneyê de dibe alîkar û li ser pêkhate û amûrên cihêreng nîqaş dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Fêmkirina model û rastiya karsaziyê, Nirxandina îmtîhanê
Li gorî ML Insights Triangle, sê texmînên potansiyel ên ku dikarin werin binpêkirin çi ne dema ku pirsgirêkek performansa modelek ji bo karsaziyê hebe?
Sêgoşeya ML Insights çarçoveyek e ku arîkariya tesbîtkirina texmînên potansiyel ên ku dikarin werin binpê kirin dema ku di performansa modelek ji bo karsaziyek de pirsgirêkek hebe. Ev çarçove, di warê îstîxbarata hunerî de, bi taybetî di çarçoveya TensorFlow Fundamentals û TensorFlow Extended (TFX), balê dikişîne ser hevberdana têgihîştina model û
TFX çawa analîzek domdar û bikêr a performansa modelê dike?
TFX, an TensorFlow Extended, platformek çavkaniyek vekirî ya hêzdar e ku pêşkeftin, bicihkirin û domandina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di pîvanê de hêsantir dike. Di nav gelek taybetmendiyên xwe de, TFX analîzek domdar û bêkêmasî ya performansa modelê dihêle, ku rê dide bijîjkan ku bi demê re tevgera modelê bişopînin û binirxînin. Di vê bersivê de, em ê têkevin nav xwe
Dema ku TensorFlow Extended (TFX) bikar tîne çima têgihîştina modelê ji bo bidestxistina armancên karsaziyê girîng e?
Dema ku TensorFlow Extended (TFX) bikar tîne ji bo bidestxistina armancên karsaziyê, têgihîştina modelê aliyek girîng e. TFX ji bo bicihkirina modelên fêrbûna makîneyê ya amade-hilberînê platformek paşîn e, û ew komek amûr û pirtûkxane peyda dike ku pêşkeftin û bicîhkirina boriyên fêrbûna makîneyê hêsan dike. Lêbelê, tenê bêyî têgihiştinek kûr a modelek bicîh kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Fêmkirina model û rastiya karsaziyê, Nirxandina îmtîhanê
Armancên bicîhkirinê yên ji bo pêkhateya Pusher di TFX de çi ne?
Parçeya Pusher di TensorFlow Extended (TFX) de beşek bingehîn a lûleya TFX ye ku bi cîhkirina modelên perwerdekirî li hawîrdorên cihêreng ên armanc digire. Armancên bicîhkirinê yên ji bo pêkhateya Pusher di TFX de cihêreng û maqûl in, ku rê dide bikarhêneran ku li gorî hewcedariyên xwe yên taybetî modelên xwe li platformên cihêreng bicîh bikin. Di vê
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Pêvajo û beşên belavkirî, Nirxandina îmtîhanê
Armanca beşa Evaluator di TFX de çi ye?
Parçeya Evaluator di TFX de, ku ji bo TensorFlow Extended radiweste, di lûleya fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Armanca wê ew e ku performansa modelên fêrbûna makîneyê binirxîne û di derheqê bandora wan de nihêrînên hêja peyda bike. Bi berhevkirina pêşbîniyên ku ji hêla modelan ve têne çêkirin bi etîketên rastiya erdê re, pêkhateya Evaluator dihêle
Du celeb SavedModels ku ji hêla beşa Trainer ve têne çêkirin çi ne?
Parçeya Trainer di TensorFlow Extended (TFX) de berpirsiyar e ku modelên fêrbûna makîneyê bi karanîna TensorFlow perwerde bike. Dema ku modelek perwerde dike, hêmana Trainer SavedModels diafirîne, ku ji bo hilanîna modelên TensorFlow formatek serialkirî ne. Van SavedModels dikarin ji bo encamgirtin û bicîhkirina di hawîrdorên cûda yên hilberînê de werin bikar anîn. Di çarçoveya beşa Trainer de, li wir
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Pêvajo û beşên belavkirî, Nirxandina îmtîhanê
Perçeya Veguheztinê çawa hevrêziya di navbera hawîrdorên perwerde û xizmetkirinê de peyda dike?
Parçeya Veguherînê di dabînkirina hevgirtinê de di navbera perwerdekirin û jîngehên xizmetkirinê de di warê Zehmetkêşiya Hunerî de rolek girîng dilîze. Ew parçeyek yekbûyî ya çarçoveya TensorFlow Extended (TFX) ye, ku li ser avakirina boriyên fêrbûna makîneyê ya berbelav û amade-hilberînê disekine. Parçeya Veguherînê berpirsiyar e ji pêşdibistanên daneyê û endezyariya taybetmendiyê, ku ev in
Rola Apache Beam di çarçoveya TFX de çi ye?
Apache Beam modelek bernameyek yekbûyî-çavkaniya vekirî ye ku ji bo avakirina lûleyên hilberandina daneya hevî û guheztinê çarçoveyek hêzdar peyda dike. Ew API-yek sade û diyarker pêşkêşî dike ku destûrê dide pêşdebiran ku lûleyên hilberandina daneyê binivîsin ku dikarin li ser paşnavên pêvajoyek dabeşkirî yên cihêreng, wekî Apache Flink, Apache Spark, û Google Cloud Dataflow werin darve kirin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Pêvajo û beşên belavkirî, Nirxandina îmtîhanê