TensorFlow Extended (TFX) minangka platform open-source kuat sing dirancang kanggo nggampangake pangembangan lan panyebaran model machine learning (ML) ing lingkungan produksi. Nyedhiyakake alat lan perpustakaan lengkap sing bisa nggawe pipa ML end-to-end. Pipa iki kalebu sawetara fase sing beda-beda, saben duwe tujuan tartamtu lan nyumbang kanggo sukses sakabèhé alur kerja ML. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah macem-macem fase pipa ML ing TFX.
1. Ingestion Data:
Tahap pisanan saka pipa ML kalebu nyerep data saka macem-macem sumber lan ngowahi dadi format sing cocog kanggo tugas ML. TFX nyedhiyakake komponen kayata ExampleGen, sing maca data saka macem-macem sumber kaya file CSV utawa database, lan ngowahi dadi format Conto TensorFlow. Tahap iki ngidini kanggo ekstraksi, validasi, lan preprocessing data sing dibutuhake kanggo tahap sabanjure.
2. Validasi Data:
Sawise data dicerna, tahap sabanjure kalebu validasi data kanggo njamin kualitas lan konsistensi. TFX nyedhiyakake komponen StatisticsGen, sing ngitung statistik ringkesan data, lan komponen SchemaGen, sing nyimpulake skema adhedhasar statistik. Komponen kasebut mbantu ngenali anomali, nilai sing ilang, lan inkonsistensi ing data, supaya insinyur data lan praktisi ML bisa njupuk tindakan sing cocog.
3. Transformasi Data:
Sawise validasi data, pipa ML pindhah menyang tahap transformasi data. TFX nawakake komponen Transform, sing ngetrapake teknik teknik fitur, kayata normalisasi, enkoding siji-panas, lan nyebrang fitur, menyang data. Fase iki nduweni peran wigati kanggo nyiapake data kanggo latihan model, amarga mbantu ningkatake kinerja model lan kemampuan generalisasi.
4. Pelatihan Model:
Tahap latihan model kalebu latihan model ML nggunakake data sing diowahi. TFX nyedhiyakake komponen Pelatih, sing nggunakake kemampuan latihan kuat TensorFlow kanggo nglatih model ing sistem utawa GPU sing disebarake. Komponen iki ngidini kustomisasi paramèter latihan, arsitektur model, lan algoritma optimasi, supaya praktisi ML bisa nyoba lan ngulang model kanthi efektif.
5. Evaluasi Model:
Sawise model dilatih, tahap sabanjure yaiku evaluasi model. TFX nyedhiyakake komponen Evaluator, sing ngevaluasi kinerja model sing dilatih nggunakake metrik evaluasi kayata akurasi, presisi, kelingan, lan skor F1. Tahap iki mbantu ngenali masalah potensial karo model lan menehi wawasan babagan prilaku ing data sing ora katon.
6. Validasi Model:
Sawise evaluasi model, pipa ML pindhah menyang validasi model. TFX nawakake komponen ModelValidator, sing validasi model sing dilatih nglawan skema sing disimpulake sadurunge. Fase iki mesthekake yen model netepi format data sing dikarepake lan mbantu ndeteksi masalah kayata drift data utawa evolusi skema.
7. Panyebaran Model:
Tahap pungkasan saka pipa ML kalebu nyebarake model sing dilatih menyang lingkungan produksi. TFX nyedhiyakake komponen Pusher, sing ngekspor model sing dilatih lan artefak sing digandhengake menyang sistem porsi, kayata TensorFlow Serving utawa TensorFlow Lite. Fase iki ngidini integrasi model ML menyang aplikasi, supaya bisa nggawe prediksi data anyar.
Pipa ML ing TFX kasusun saka sawetara fase, kalebu ingestion data, validasi data, transformasi data, latihan model, evaluasi model, validasi model, lan penyebaran model. Saben fase nyumbang kanggo sukses sakabèhé alur kerja ML kanthi njamin kualitas data, mbisakake teknik fitur, nglatih model sing akurat, ngevaluasi kinerja, lan nyebarake menyang lingkungan produksi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals