Quelles sont les couches horizontales incluses dans TFX pour la gestion et l'optimisation du pipeline ?
TFX, qui signifie TensorFlow Extended, est une plate-forme complète de bout en bout pour la création de pipelines d'apprentissage automatique prêts pour la production. Il fournit un ensemble d'outils et de composants qui facilitent le développement et le déploiement de systèmes d'apprentissage automatique évolutifs et fiables. TFX est conçu pour relever les défis de la gestion et de l'optimisation des pipelines d'apprentissage automatique, permettant aux scientifiques des données
Quelles sont les différentes phases du pipeline ML dans TFX ?
TensorFlow Extended (TFX) est une puissante plate-forme open source conçue pour faciliter le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans des environnements de production. Il fournit un ensemble complet d'outils et de bibliothèques qui permettent la construction de pipelines ML de bout en bout. Ces pipelines se composent de plusieurs phases distinctes, chacune servant un objectif spécifique et contribuant
Quelles sont les étapes clés impliquées dans le processus de travail avec l’apprentissage automatique ?
Travailler avec l’apprentissage automatique implique une série d’étapes clés qui sont cruciales pour le développement et le déploiement réussis de modèles d’apprentissage automatique. Ces étapes peuvent être largement classées en collecte et prétraitement de données, sélection et formation de modèles, évaluation et validation de modèles, ainsi que déploiement et surveillance de modèles. Chaque étape joue un rôle essentiel dans