TFX の Pusher コンポーネントの展開ターゲットは何ですか?
TensorFlow Extended (TFX) の Pusher コンポーネントは、トレーニングされたモデルのさまざまなターゲット環境へのデプロイメントを処理する TFX パイプラインの基本的な部分です。 TFX の Pusher コンポーネントの展開ターゲットは多様かつ柔軟であるため、ユーザーは特定の要件に応じてモデルをさまざまなプラットフォームに展開できます。 この中で
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended(TFX), 分散処理とコンポーネント, 試験の復習
TFX の Evaluator コンポーネントの目的は何ですか?
TensorFlow Extended の略である TFX の Evaluator コンポーネントは、機械学習パイプライン全体で重要な役割を果たします。 その目的は、機械学習モデルのパフォーマンスを評価し、その有効性についての貴重な洞察を提供することです。 モデルによって行われた予測をグラウンド トゥルース ラベルと比較することにより、Evaluator コンポーネントは次のことを可能にします。
Trainer コンポーネントによって生成される XNUMX 種類の SavedModel とは何ですか?
TensorFlow Extended (TFX) の Trainer コンポーネントは、TensorFlow を使用した機械学習モデルのトレーニングを担当します。 モデルをトレーニングするとき、Trainer コンポーネントは TensorFlow モデルを保存するためのシリアル化された形式である SavedModel を生成します。 これらの SavedModel は、さまざまな運用環境での推論とデプロイメントに使用できます。 Trainer コンポーネントのコンテキストでは、
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Transform コンポーネントは、トレーニング環境とサービス環境の間の一貫性をどのように確保しますか?
Transform コンポーネントは、人工知能の分野におけるトレーニング環境とサービス環境の間の一貫性を確保する上で重要な役割を果たします。 これは TensorFlow Extended (TFX) フレームワークの不可欠な部分であり、スケーラブルで実稼働対応の機械学習パイプラインの構築に重点を置いています。 Transform コンポーネントは、データの前処理と特徴エンジニアリングを担当します。
TFX フレームワークにおける Apache Beam の役割は何ですか?
Apache Beam は、バッチおよびストリーミング データ処理パイプラインを構築するための強力なフレームワークを提供するオープンソースの統合プログラミング モデルです。 これは、開発者が Apache Flink、Apache Spark、Google Cloud Dataflow などのさまざまな分散処理バックエンドで実行できるデータ処理パイプラインを作成できる、シンプルで表現力豊かな API を提供します。