推論は予測ではなくモデルのトレーニングの一部ですか?
月曜日、13 11月2023
by ヘマ グナセカラン
機械学習の分野、特に Google Cloud Machine Learning のコンテキストでは、「推論は予測ではなくモデル トレーニングの一部である」という記述は完全に正確ではありません。 推論と予測は機械学習パイプラインの異なる段階であり、それぞれが異なる目的を果たし、システム内の異なる時点で発生します。
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モデルを務めるとはどういう意味ですか?
火曜日、15 8月2023
by ブライアンバックリー
人工知能 (AI) のコンテキストでモデルを提供するとは、トレーニングされたモデルを実稼働環境での予測やその他のタスクの実行に使用できるようにするプロセスを指します。 これには、入力データを受信して処理し、必要な出力を生成できるサーバーまたはクラウド インフラストラクチャにモデルをデプロイすることが含まれます。
TFX がすべてのコンポーネントを実行するたびに実行記録を保持することが重要なのはなぜですか?
日曜日、06 8月2023
by EITCAアカデミー
TFX (TensorFlow Extended) では、いくつかの理由から、実行されるたびにすべてのコンポーネントの実行記録を維持することが重要です。 これらのレコードはメタデータとも呼ばれ、デバッグ、再現性、監査、モデルのパフォーマンス分析など、さまざまな目的で貴重な情報源として機能します。 詳細な情報を取得して保存することで、
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?
日曜日、06 8月2023
by EITCAアカデミー
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。
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