TFX, TensorFlow Extended என்பதன் சுருக்கம், உற்பத்திக்கு தயாராக இருக்கும் இயந்திர கற்றல் குழாய்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு விரிவான முடிவு முதல் இறுதி தளமாகும். இது அளவிடக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை எளிதாக்கும் கருவிகள் மற்றும் கூறுகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது. TFX, இயந்திர கற்றல் குழாய்களை நிர்வகித்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல் ஆகியவற்றின் சவால்களை எதிர்கொள்ள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் பொறியாளர்கள் உள்கட்டமைப்பு மற்றும் தரவு நிர்வாகத்தின் சிக்கல்களைக் கையாள்வதற்குப் பதிலாக மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் மீண்டும் செய்வதில் கவனம் செலுத்த உதவுகிறது.
TFX இயந்திர கற்றல் பைப்லைனை பல கிடைமட்ட அடுக்குகளாக ஒழுங்கமைக்கிறது, ஒவ்வொன்றும் ஒட்டுமொத்த பணிப்பாய்வுகளில் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்தை வழங்குகிறது. இந்த அடுக்குகள் தரவு மற்றும் மாதிரி கலைப்பொருட்களின் சீரான ஓட்டத்தை உறுதி செய்வதற்கும், அதே போல் பைப்லைனை திறம்பட செயல்படுத்துவதற்கும் ஒன்றாக வேலை செய்கின்றன. குழாய் மேலாண்மை மற்றும் தேர்வுமுறைக்கு TFX இல் உள்ள பல்வேறு அடுக்குகளை ஆராய்வோம்:
1. தரவு உட்செலுத்துதல் மற்றும் சரிபார்த்தல்:
கோப்புகள், தரவுத்தளங்கள் அல்லது ஸ்ட்ரீமிங் அமைப்புகள் போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து மூலத் தரவை உட்கொள்வதற்கு இந்த அடுக்கு பொறுப்பாகும். தரவு சரிபார்ப்பு மற்றும் புள்ளிவிவரங்களை உருவாக்க TFX TensorFlow தரவு சரிபார்ப்பு (TFDV) போன்ற கருவிகளை வழங்குகிறது. TFDV, உள்ளீட்டுத் தரவின் தரம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிசெய்து, முரண்பாடுகள், காணாமல் போன மதிப்புகள் மற்றும் தரவுச் சறுக்கல் ஆகியவற்றைக் கண்டறிய உதவுகிறது.
2. தரவு முன் செயலாக்கம்:
இந்த லேயரில், தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் அம்சப் பொறியியலைச் செய்ய TFX TensorFlow Transform (TFT) வழங்குகிறது. TFT ஆனது, அளவீடு, இயல்பாக்கம், ஒரு-சூடான குறியாக்கம் மற்றும் பல போன்ற உள்ளீட்டுத் தரவின் மாற்றங்களை வரையறுக்க பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. இந்த மாற்றங்கள் பயிற்சி மற்றும் சேவையின் போது தொடர்ந்து பயன்படுத்தப்படுகின்றன, தரவு நிலைத்தன்மையை உறுதிசெய்து தரவு வளைவின் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது.
3. மாதிரி பயிற்சி:
TFX இந்த லேயரில் TensorFlow இன் சக்திவாய்ந்த பயிற்சி திறன்களை மேம்படுத்துகிறது. TensorFlow இன் உயர்நிலை APIகள் அல்லது தனிப்பயன் TensorFlow குறியீட்டைப் பயன்படுத்தி பயனர்கள் தங்கள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை வரையறுத்து பயிற்சியளிக்கலாம். TFX, அளவீடுகள், காட்சிப்படுத்தல்கள் மற்றும் ஸ்லைசிங் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாடல்களை மதிப்பிடுவதற்கும் சரிபார்க்கவும் TensorFlow மாதிரி பகுப்பாய்வு (TFMA) போன்ற கருவிகளை வழங்குகிறது. மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும் சாத்தியமான சிக்கல்கள் அல்லது சார்புகளைக் கண்டறியவும் TFMA உதவுகிறது.
4. மாதிரி சரிபார்ப்பு மற்றும் மதிப்பீடு:
இந்த அடுக்கு பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை சரிபார்த்தல் மற்றும் மதிப்பீடு செய்வதில் கவனம் செலுத்துகிறது. விரிவான மாதிரி சரிபார்ப்பு மற்றும் மதிப்பீட்டைச் செய்ய TFX TensorFlow தரவு சரிபார்ப்பு (TFDV) மற்றும் TensorFlow மாதிரி பகுப்பாய்வு (TFMA) ஆகியவற்றை வழங்குகிறது. தரவு உட்செலுத்துதல் கட்டத்தில் வரையறுக்கப்பட்ட எதிர்பார்ப்புகளுக்கு எதிராக உள்ளீட்டுத் தரவைச் சரிபார்க்க TFDV உதவுகிறது, அதே நேரத்தில் TFMA ஆனது முன் வரையறுக்கப்பட்ட அளவீடுகள் மற்றும் ஸ்லைஸ்களுக்கு எதிராக மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிட பயனர்களுக்கு உதவுகிறது.
5. மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்:
TFX, TensorFlow Serving, TensorFlow Lite மற்றும் TensorFlow.js உள்ளிட்ட பல்வேறு சூழல்களில் மாதிரி வரிசைப்படுத்தலை ஆதரிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோ சர்விங் பயனர்கள் தங்கள் மாடல்களை அளவிடக்கூடிய மற்றும் திறமையான இணைய சேவைகளாக வழங்க அனுமதிக்கிறது, அதே நேரத்தில் TensorFlow Lite மற்றும் TensorFlow.js ஆகியவை முறையே மொபைல் மற்றும் இணைய தளங்களில் வரிசைப்படுத்தலை செயல்படுத்துகின்றன. TFX, பயிற்சி பெற்ற மாடல்களை எளிதாக தொகுக்கவும் மற்றும் வரிசைப்படுத்தவும் கருவிகள் மற்றும் பயன்பாடுகளை வழங்குகிறது.
6. ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் மற்றும் பணிப்பாய்வு மேலாண்மை:
முழு இயந்திர கற்றல் பைப்லைனையும் ஒழுங்கமைக்கவும் நிர்வகிக்கவும் TFX, Apache Airflow மற்றும் Kubeflow Pipelines போன்ற பணிப்பாய்வு மேலாண்மை அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. இந்த அமைப்புகள் திட்டமிடல், கண்காணிப்பு மற்றும் பிழை கையாளுதல் ஆகியவற்றிற்கான திறன்களை வழங்குகின்றன, பைப்லைனின் நம்பகமான செயல்பாட்டை உறுதி செய்கின்றன.
இந்த கிடைமட்ட அடுக்குகளில் பைப்லைனை ஒழுங்கமைப்பதன் மூலம், TFX தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் பொறியாளர்களுக்கு இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளை திறமையாக மேம்படுத்தவும் மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது. தரவு உட்செலுத்துதல், முன் செயலாக்கம், மாதிரி பயிற்சி, சரிபார்ப்பு, மதிப்பீடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் ஆகியவற்றின் சிக்கல்களை நிர்வகிக்க இது கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் அளவிடக்கூடிய அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. TFX மூலம், பயனர்கள் உயர்தர மாடல்களை உருவாக்கி தங்கள் நிறுவனங்களுக்கு மதிப்பை வழங்குவதில் கவனம் செலுத்த முடியும்.
பைப்லைன் மேலாண்மை மற்றும் தேர்வுமுறைக்கான TFX ஆனது தரவு உட்செலுத்துதல் மற்றும் சரிபார்ப்பு, தரவு முன் செயலாக்கம், மாதிரி பயிற்சி, மாதிரி சரிபார்ப்பு மற்றும் மதிப்பீடு, மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் மற்றும் பணிப்பாய்வு மேலாண்மை ஆகியவற்றிற்கான கிடைமட்ட அடுக்குகளை உள்ளடக்கியது. இயந்திர கற்றல் குழாய்களின் மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை சீராக்க இந்த அடுக்குகள் ஒன்றிணைந்து செயல்படுகின்றன, தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் பொறியாளர்கள் அளவிடக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான இயந்திர கற்றல் அமைப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க