Apa target penyebaran komponen Pusher ing TFX?
Komponen Pusher ing TensorFlow Extended (TFX) minangka bagean dhasar saka pipa TFX sing nangani panyebaran model sing dilatih menyang macem-macem lingkungan target. Sasaran panyebaran kanggo komponen Pusher ing TFX macem-macem lan fleksibel, ngidini pangguna kanggo nyebarake model menyang platform sing beda-beda gumantung saka syarat khusus. Ning kene
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended (TFX), Pemprosesan lan komponen sing disebarake, Review ujian
Apa tujuane komponen Evaluator ing TFX?
Komponen Evaluator ing TFX, sing tegese TensorFlow Extended, nduweni peran penting ing pipeline machine learning sakabèhé. Tujuane yaiku kanggo ngevaluasi kinerja model pembelajaran mesin lan menehi wawasan sing migunani babagan efektifitase. Kanthi mbandhingake prediksi sing digawe dening model karo label bebener lemah, komponen Evaluator mbisakake
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended (TFX), Pemprosesan lan komponen sing disebarake, Review ujian
Apa rong jinis SavedModel sing digawe dening komponen Pelatih?
Komponen Pelatih ing TensorFlow Extended (TFX) tanggung jawab kanggo nglatih model pembelajaran mesin nggunakake TensorFlow. Nalika nglatih model, komponen Trainer ngasilake SavedModels, yaiku format serial kanggo nyimpen model TensorFlow. SavedModels iki bisa digunakake kanggo inferensi lan penyebaran ing macem-macem lingkungan produksi. Ing konteks komponen Pelatih, ana
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended (TFX), Pemprosesan lan komponen sing disebarake, Review ujian
Kepiye komponen Transform njamin konsistensi antarane latihan lan lingkungan porsi?
Komponen Transform nduweni peran penting kanggo njamin konsistensi ing antarane latihan lan nglayani lingkungan ing bidang Artificial Intelligence. Iki minangka bagean integral saka kerangka kerja TensorFlow Extended (TFX), sing fokus ing mbangun pipeline machine learning sing bisa diukur lan siap produksi. Komponen Transform tanggung jawab kanggo preprocessing data lan rekayasa fitur, yaiku
Apa peran Apache Beam ing kerangka TFX?
Apache Beam minangka model pemrograman terpadu open-source sing nyedhiyakake kerangka kerja sing kuat kanggo mbangun batch lan streaming pipa pangolahan data. Nawakake API sing prasaja lan ekspresif sing ngidini para pangembang nulis pipa pangolahan data sing bisa dieksekusi ing macem-macem backend pangolahan sing disebarake, kayata Apache Flink, Apache Spark, lan Google Cloud Dataflow.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow Extended (TFX), Pemprosesan lan komponen sing disebarake, Review ujian