Quali sono i livelli orizzontali inclusi in TFX per la gestione e l'ottimizzazione della pipeline?
TFX, che sta per TensorFlow Extended, è una piattaforma end-to-end completa per la creazione di pipeline di machine learning pronte per la produzione. Fornisce una serie di strumenti e componenti che facilitano lo sviluppo e l'implementazione di sistemi di apprendimento automatico scalabili e affidabili. TFX è progettato per affrontare le sfide della gestione e dell'ottimizzazione delle pipeline di machine learning, abilitando i data scientist
Quali sono le diverse fasi della pipeline ML in TFX?
TensorFlow Extended (TFX) è una potente piattaforma open source progettata per facilitare lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning (ML) negli ambienti di produzione. Fornisce un set completo di strumenti e librerie che consentono la costruzione di pipeline ML end-to-end. Queste pipeline sono costituite da diverse fasi distinte, ciascuna con uno scopo specifico e contribuendo
Quali sfide devono essere affrontate quando si mette in produzione un'applicazione software?
Quando si mette in produzione un'applicazione software, ci sono diverse sfide che devono essere affrontate per garantire una distribuzione regolare e di successo. Queste sfide possono derivare da vari aspetti dell'applicazione, tra cui l'architettura, la scalabilità, l'affidabilità, la sicurezza e le prestazioni. Nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e in particolare di TensorFlow Extended (TFX), ce ne sono altri
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow esteso (TFX), Che cos'è esattamente TFX, Revisione d'esame
Quali sono le considerazioni specifiche per ML quando si sviluppa un'applicazione ML?
Quando si sviluppa un'applicazione di machine learning (ML), ci sono diverse considerazioni specifiche di ML che devono essere prese in considerazione. Queste considerazioni sono fondamentali per garantire l'efficacia, l'efficienza e l'affidabilità del modello ML. In questa risposta, discuteremo alcune delle principali considerazioni specifiche del machine learning che gli sviluppatori dovrebbero tenere a mente quando
Qual è lo scopo del framework TensorFlow Extended (TFX)?
Lo scopo del framework TensorFlow Extended (TFX) è fornire una piattaforma completa e scalabile per lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning (ML) in produzione. TFX è specificamente progettato per affrontare le sfide affrontate dai professionisti del machine learning durante la transizione dalla ricerca all'implementazione, fornendo una serie di strumenti e best practice per