Hîperparametre çi ne?
Hîperparametre di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google de, rolek girîng dileyzin. Ji bo fêmkirina hîperparametran, girîng e ku meriv pêşî têgeha fêrbûna makîneyê bigire. Fêrbûna makîneyê binekomek îstîxbarata sûnî ye ku balê dikişîne ser pêşxistina algorîtma û modelên ku dikarin ji dane û fêr bibin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
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
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
Çawa TFX dihêle ku boriyan bikêrtir bike û dem û çavkaniyan xilas bike?
TFX, ku ji bo TensorFlow Extended radiweste, çarçoveyek hêzdar e ji bo avakirina boriyên fêrbûna makîneyê ya dawî-bi-dawî. Ew komek amûr û pirtûkxane peyda dike ku pêşkeftina bikêrhatî, bicîhkirin û rêveberiya modelên fêrbûna makîneyê pêk tîne. TFX dihêle ku meriv boriyan bikêrtir bike û dem û çavkaniyan bi navgîniya çend taybetmendî û fonksiyonên sereke ve tomar bike. Yek
Çima ji bo TFX girîng e ku her gava ku tê meşandin tomarên darvekirinê ji bo her pêkhateyê bigire?
Ji bo TFX (TensorFlow Extended) girîng e ku her gava ku ji ber çend sedeman tê xebitandin ji bo her pêkhateyê tomarên darvekirinê biparêze. Van tomar, ku wekî metadata jî têne zanîn, ji bo mebestên cihêreng, di nav de debugkirin, dubarebûn, vedîtin, û analîza performansa modelê, wekî çavkaniyek hêja ya agahdariyê xizmet dikin. Bi girtin û hilanîna agahiyên berfireh li ser
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Metadata, Nirxandina îmtîhanê
Rola ajokerê di pêkhateyek TFX de çi ye?
Ajokar di beşa TFX (TensorFlow Extended) de rolek girîng dilîze, ku wekî xala têketinê ji bo pêkanîna fonksiyona pêkhateyê di nav boriyek TFX de kar dike. Ew berpirsiyar e ji bo koordînasyona cîbicîkirina beşê, organîzekirina daneya ketin û derketinê, û rêvebirina herikîna kontrolê ya giştî. Ji bo fêmkirina rola ajokerê,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Lûleyên TFX, Nirxandina îmtîhanê
Ji bo rêveberiya boriyê û xweşbîniyê qatên horizontî di TFX de çi ne?
TFX, ku ji bo TensorFlow Extended radiweste, ji bo avakirina boriyên fêrbûna makîneyê yên amade-hilberînê platformek berfereh-dawî-dawî ye. Ew komek amûr û hêmanan peyda dike ku pêşkeftin û bicîhkirina pergalên fêrbûna makîneyê ya berbelav û pêbawer hêsan dike. TFX ji bo çareserkirina kêşeyên rêvebirin û xweşbînkirina boriyên fêrbûna makîneyê hatî çêkirin, ku zanyarên daneyê çalak dike.
Qonaxên cihêreng ên lûleya ML di TFX de çi ne?
TensorFlow Extended (TFX) platformek çavkaniya vekirî ya hêzdar e ku ji bo hêsankirina pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di hawîrdorên hilberînê de hatî çêkirin. Ew komek amûr û pirtûkxaneyek berfireh peyda dike ku avakirina lûleyên ML-ya dawî-bi-dawî pêk tîne. Ev xetên boriyan ji çend qonaxên cihê pêk tên, ku her yek ji armancek taybetî re xizmet dike û beşdar dibe
Armanca çarçoveya TensorFlow Extended (TFX) çi ye?
Armanca çarçoweya TensorFlow Extended (TFX) ew e ku ji bo pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di hilberînê de platformek berfireh û berbelav peyda bike. TFX bi taybetî ji bo çareserkirina kêşeyên ku bijîjkên ML re rû bi rû dimînin dema ku ji lêkolînê berbi bicîhkirinê ve diçin, bi peydakirina komek amûr û pratîkên çêtirîn ji bo çareserkirinê hatî çêkirin.
- 1
- 2