パイプラインの管理と最適化のために TFX に含まれる水平レイヤーは何ですか?
TensorFlow Extended の略である TFX は、本番環境に対応した機械学習パイプラインを構築するための包括的なエンドツーエンド プラットフォームです。 スケーラブルで信頼性の高い機械学習システムの開発と展開を容易にする一連のツールとコンポーネントを提供します。 TFX は、機械学習パイプラインの管理と最適化の課題に対処し、データ サイエンティストの支援を可能にするように設計されています。
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended(TFX), TFXとは正確には何ですか, 試験の復習
TFX の ML パイプラインのさまざまなフェーズは何ですか?
TensorFlow Extended (TFX) は、運用環境での機械学習 (ML) モデルの開発と展開を容易にするように設計された強力なオープンソース プラットフォームです。 エンドツーエンドの ML パイプラインの構築を可能にする包括的なツールとライブラリのセットを提供します。 これらのパイプラインはいくつかの異なるフェーズで構成されており、それぞれが特定の目的を果たし、貢献します。
ソフトウェア アプリケーションを実稼働環境に導入する際には、どのような課題に対処する必要がありますか?
ソフトウェア アプリケーションを運用環境に導入する場合、展開をスムーズかつ成功させるためには、いくつかの課題に対処する必要があります。 これらの課題は、アーキテクチャ、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティ、パフォーマンスなど、アプリケーションのさまざまな側面から発生する可能性があります。 人工知能 (AI)、特に TensorFlow Extended (TFX) のコンテキストでは、追加の機能があります。
ML アプリケーションを開発する際の ML 固有の考慮事項は何ですか?
機械学習 (ML) アプリケーションを開発する場合、考慮する必要がある ML 固有の考慮事項がいくつかあります。 これらの考慮事項は、ML モデルの有効性、効率、信頼性を確保するために非常に重要です。 この回答では、開発者が留意すべき重要な ML 固有の考慮事項のいくつかについて説明します。
TensorFlow Extended (TFX) フレームワークの目的は何ですか?
TensorFlow Extended (TFX) フレームワークの目的は、実稼働環境での機械学習 (ML) モデルの開発とデプロイのための包括的でスケーラブルなプラットフォームを提供することです。 TFX は、ML 実践者が研究から導入に移行する際に直面する課題に対処するために特別に設計されており、一連のツールとベスト プラクティスを提供します。
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