L'inferenza fa parte dell'addestramento del modello piuttosto che della previsione?
Nel campo del machine learning, in particolare nel contesto di Google Cloud Machine Learning, l'affermazione "L'inferenza fa parte dell'addestramento del modello piuttosto che della previsione" non è del tutto esatta. L'inferenza e la previsione sono fasi distinte nella pipeline del machine learning, ciascuna con uno scopo diverso e si verifica in punti diversi del processo
Cosa significa servire un modello?
Servire un modello nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) si riferisce al processo di rendere disponibile un modello addestrato per fare previsioni o eseguire altre attività in un ambiente di produzione. Implica la distribuzione del modello su un server o un'infrastruttura cloud in cui può ricevere dati di input, elaborarli e generare l'output desiderato.
Perché è importante che TFX conservi i record di esecuzione per ogni componente ogni volta che viene eseguito?
È fondamentale per TFX (TensorFlow Extended) mantenere i record di esecuzione per ogni componente ogni volta che viene eseguito per diversi motivi. Questi record, noti anche come metadati, fungono da preziosa fonte di informazioni per vari scopi, tra cui il debug, la riproducibilità, il controllo e l'analisi delle prestazioni del modello. Catturando e memorizzando informazioni dettagliate sul file
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow esteso (TFX), Metadati, Revisione d'esame
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