TFX, sing tegesé TensorFlow Extended, minangka platform end-to-end sing komprehensif kanggo mbangun pipeline machine learning sing siap produksi. Nyedhiyakake seperangkat alat lan komponen sing nggampangake pangembangan lan panyebaran sistem pembelajaran mesin sing bisa diukur lan dipercaya. TFX dirancang kanggo ngatasi tantangan ngatur lan ngoptimalake pipeline machine learning, supaya ilmuwan data lan insinyur bisa fokus ing mbangun lan ngulang model tinimbang ngatasi kerumitan infrastruktur lan manajemen data.
TFX ngatur pipeline machine learning dadi sawetara lapisan horisontal, saben duwe tujuan tartamtu ing alur kerja sakabèhé. Lapisan kasebut bisa bebarengan kanggo njamin aliran data lan artefak model sing lancar, uga eksekusi pipa sing efisien. Ayo goleki macem-macem lapisan ing TFX kanggo manajemen pipa lan optimalisasi:
1. Ingestion lan Validasi Data:
Lapisan iki tanggung jawab kanggo nyerep data mentah saka macem-macem sumber, kayata file, database, utawa sistem streaming. TFX nyedhiyakake alat kaya TensorFlow Data Validation (TFDV) kanggo nindakake validasi data lan nggawe statistik. TFDV mbantu ngenali anomali, nilai sing ilang, lan drift data, njamin kualitas lan konsistensi data input.
2. Pengolahan Data:
Ing lapisan iki, TFX nawakake TensorFlow Transform (TFT) kanggo nindakake preprocessing data lan rekayasa fitur. TFT ngidini pangguna nemtokake transformasi ing data input, kayata skala, normalisasi, enkoding siji-panas, lan liya-liyane. Transformasi kasebut ditrapake kanthi konsisten sajrone latihan lan porsi, njamin konsistensi data lan nyuda risiko miring data.
3. Pelatihan Model:
TFX nggunakake kemampuan latihan kuat TensorFlow ing lapisan iki. Pangguna bisa nemtokake lan nglatih model pembelajaran mesin nggunakake API tingkat dhuwur TensorFlow utawa kode TensorFlow khusus. TFX nyedhiyakake alat kaya TensorFlow Model Analysis (TFMA) kanggo ngevaluasi lan validasi model sing dilatih nggunakake metrik, visualisasi, lan teknik ngiris. TFMA mbantu kanggo netepke kinerja model lan ngenali masalah potensial utawa bias.
4. Validasi lan Evaluasi Model:
Lapisan iki fokus ing validasi lan evaluasi model sing dilatih. TFX nyedhiyakake Validasi Data TensorFlow (TFDV) lan Analisis Model TensorFlow (TFMA) kanggo nindakake validasi lan evaluasi model lengkap. TFDV mbantu kanggo ngesyahke data input marang pangarepan ditetepake sak fase ingestion data, nalika TFMA mbisakake pangguna kanggo ngevaluasi kinerja model marang metrik lan irisan sing wis ditemtokake.
5. Panyebaran Model:
TFX ndhukung panyebaran model ing macem-macem lingkungan, kalebu TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, lan TensorFlow.js. TensorFlow Serving ngidini pangguna ngladeni modele minangka layanan web sing bisa diukur lan efisien, dene TensorFlow Lite lan TensorFlow.js ngaktifake penyebaran ing platform seluler lan web. TFX nyedhiyakake alat lan utilitas kanggo ngemas lan nyebarake model sing dilatih kanthi gampang.
6. Orkestrasi lan Manajemen Alur Kerja:
TFX nggabungake karo sistem manajemen alur kerja, kayata Apache Airflow lan Kubeflow Pipelines, kanggo ngatur lan ngatur kabeh pipeline machine learning. Sistem kasebut nyedhiyakake kemampuan kanggo jadwal, ngawasi, lan nangani kesalahan, njamin eksekusi pipa sing dipercaya.
Kanthi ngatur pipa menyang lapisan horisontal kasebut, TFX ngidini para ilmuwan lan insinyur data ngembangake lan ngoptimalake sistem pembelajaran mesin kanthi efisien. Iki nyedhiyakake pendekatan sing terstruktur lan bisa diukur kanggo ngatur kerumitan ingestion data, preprocessing, pelatihan model, validasi, evaluasi, lan penyebaran. Kanthi TFX, pangguna bisa fokus kanggo mbangun model sing berkualitas lan menehi nilai kanggo organisasi.
TFX kanggo manajemen pipa lan optimalisasi kalebu lapisan horisontal kanggo ingestion lan validasi data, preprocessing data, pelatihan model, validasi lan evaluasi model, penyebaran model, lan manajemen orkestrasi lan alur kerja. Lapisan iki bisa bebarengan kanggo nyepetake pangembangan lan panyebaran pipeline machine learning, supaya ilmuwan data lan insinyur bisa mbangun sistem pembelajaran mesin sing bisa diukur lan dipercaya.
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