L'inférence fait-elle partie de la formation du modèle plutôt que de la prédiction ?
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier dans le contexte de Google Cloud Machine Learning, l'affirmation « L'inférence fait partie de la formation du modèle plutôt que de la prédiction » n'est pas tout à fait exacte. L'inférence et la prédiction sont des étapes distinctes dans le pipeline d'apprentissage automatique, chacune servant un objectif différent et se produisant à différents moments du processus.
Que signifie servir un modèle ?
Servir un modèle dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) fait référence au processus de mise à disposition d'un modèle formé pour faire des prédictions ou effectuer d'autres tâches dans un environnement de production. Cela implique de déployer le modèle sur un serveur ou une infrastructure cloud où il peut recevoir des données d'entrée, les traiter et générer la sortie souhaitée.
Pourquoi est-il important pour TFX de conserver des enregistrements d’exécution pour chaque composant à chaque exécution ?
Il est crucial pour TFX (TensorFlow Extended) de conserver des enregistrements d'exécution pour chaque composant à chaque fois qu'il est exécuté pour plusieurs raisons. Ces enregistrements, également appelés métadonnées, constituent une source d'informations précieuse à diverses fins, notamment le débogage, la reproductibilité, l'audit et l'analyse des performances du modèle. En capturant et en stockant des informations détaillées sur le
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