TensorFlow Extended (TFX) என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல தளமாகும், இது உற்பத்தி சூழல்களில் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை மேம்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் வசதியாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது ஒரு விரிவான கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களை வழங்குகிறது, இது இறுதி முதல் இறுதி வரை ML பைப்லைன்களை உருவாக்க உதவுகிறது. இந்த பைப்லைன்கள் பல வேறுபட்ட கட்டங்களைக் கொண்டிருக்கின்றன, ஒவ்வொன்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்காக சேவை செய்கின்றன மற்றும் ML பணிப்பாய்வுகளின் ஒட்டுமொத்த வெற்றிக்கு பங்களிக்கின்றன. இந்த பதிலில், TFX இல் ML பைப்லைனின் வெவ்வேறு கட்டங்களை ஆராய்வோம்.
1. தரவு உட்செலுத்துதல்:
ML பைப்லைனின் முதல் கட்டமானது பல்வேறு ஆதாரங்களில் இருந்து தரவை உள்வாங்கி, ML பணிகளுக்கு ஏற்ற வடிவமைப்பாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது. CSV கோப்புகள் அல்லது தரவுத்தளங்கள் போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவைப் படிக்கும் ExampleGen போன்ற கூறுகளை TFX வழங்குகிறது, மேலும் அதை TensorFlow இன் எடுத்துக்காட்டு வடிவமாக மாற்றுகிறது. இந்த கட்டமானது, அடுத்தடுத்த நிலைகளுக்குத் தேவையான தரவைப் பிரித்தெடுத்தல், சரிபார்த்தல் மற்றும் முன் செயலாக்கம் ஆகியவற்றை அனுமதிக்கிறது.
2. தரவு சரிபார்ப்பு:
தரவு உட்கொண்டவுடன், அடுத்த கட்டத்தில் அதன் தரம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த தரவு சரிபார்ப்பை உள்ளடக்கியது. TFX ஆனது StatisticsGen கூறுகளை வழங்குகிறது, இது தரவுகளின் சுருக்கமான புள்ளிவிவரங்களைக் கணக்கிடுகிறது மற்றும் SchemaGen கூறு, இது புள்ளிவிவரங்களின் அடிப்படையில் ஒரு திட்டத்தை ஊகிக்கிறது. இந்தக் கூறுகள், தரவுகளில் உள்ள முரண்பாடுகள், காணாமல் போன மதிப்புகள் மற்றும் முரண்பாடுகளைக் கண்டறிந்து, தரவுப் பொறியாளர்கள் மற்றும் ML பயிற்சியாளர்கள் தகுந்த நடவடிக்கைகளை எடுக்க உதவுகின்றன.
3. தரவு மாற்றம்:
தரவு சரிபார்ப்புக்குப் பிறகு, ML பைப்லைன் தரவு உருமாற்றக் கட்டத்திற்குச் செல்கிறது. TFX ஆனது டிரான்ஸ்ஃபார்ம் கூறுகளை வழங்குகிறது, இது தரவுகளுக்கு இயல்பாக்கம், ஒரு-சூடான குறியாக்கம் மற்றும் அம்சம் கடக்குதல் போன்ற அம்ச பொறியியல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. மாதிரி பயிற்சிக்கான தரவை தயாரிப்பதில் இந்த கட்டம் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, ஏனெனில் இது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறன்களை மேம்படுத்த உதவுகிறது.
4. மாதிரி பயிற்சி:
மாதிரி பயிற்சி கட்டமானது, மாற்றப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி எம்எல் மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்கியது. TFX டிரெய்னர் கூறுகளை வழங்குகிறது, இது TensorFlow இன் சக்திவாய்ந்த பயிற்சி திறன்களைப் பயன்படுத்தி விநியோகிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் அல்லது GPU களில் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கிறது. இந்த கூறு பயிற்சி அளவுருக்கள், மாதிரி கட்டமைப்புகள் மற்றும் தேர்வுமுறை அல்காரிதம்களை தனிப்பயனாக்க அனுமதிக்கிறது, ML பயிற்சியாளர்கள் தங்கள் மாதிரிகளை திறம்பட பரிசோதிக்கவும் மீண்டும் செய்யவும்.
5. மாதிரி மதிப்பீடு:
மாதிரிகள் பயிற்சி பெற்றவுடன், அடுத்த கட்டம் மாதிரி மதிப்பீடு ஆகும். TFX மதிப்பீட்டாளர் கூறுகளை வழங்குகிறது, இது துல்லியம், துல்லியம், நினைவுபடுத்துதல் மற்றும் F1 மதிப்பெண் போன்ற மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் செயல்திறனை மதிப்பிடுகிறது. இந்தக் கட்டமானது மாடல்களின் சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறிய உதவுகிறது மற்றும் பார்க்காத தரவுகளில் அவற்றின் நடத்தை பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.
6. மாதிரி சரிபார்ப்பு:
மாதிரி மதிப்பீட்டிற்குப் பிறகு, ML பைப்லைன் மாதிரி சரிபார்ப்புக்கு செல்கிறது. TFX ஆனது ModelValidator கூறுகளை வழங்குகிறது, இது முன்னர் ஊகிக்கப்பட்ட திட்டத்திற்கு எதிராக பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை சரிபார்க்கிறது. இந்த கட்டமானது, மாதிரிகள் தரவின் எதிர்பார்க்கப்படும் வடிவமைப்பிற்கு இணங்குவதை உறுதிசெய்கிறது மற்றும் தரவு சறுக்கல் அல்லது திட்ட பரிணாமம் போன்ற சிக்கல்களைக் கண்டறிய உதவுகிறது.
7. மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்:
ML பைப்லைனின் இறுதி கட்டமானது, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை உற்பத்திச் சூழல்களில் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. TFX Pusher கூறுகளை வழங்குகிறது, இது TensorFlow Serving அல்லது TensorFlow Lite போன்ற சேவை அமைப்புக்கு பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகள் மற்றும் தொடர்புடைய கலைப்பொருட்களை ஏற்றுமதி செய்கிறது. இந்த கட்டம் ML மாடல்களை பயன்பாடுகளில் ஒருங்கிணைத்து, புதிய தரவுகளில் கணிப்புகளைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது.
TFX இல் உள்ள ML பைப்லைன் தரவு உட்செலுத்துதல், தரவு சரிபார்ப்பு, தரவு மாற்றம், மாதிரி பயிற்சி, மாதிரி மதிப்பீடு, மாதிரி சரிபார்ப்பு மற்றும் மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் உள்ளிட்ட பல கட்டங்களைக் கொண்டுள்ளது. ஒவ்வொரு கட்டமும் தரவுத் தரத்தை உறுதிசெய்தல், அம்சப் பொறியியலை இயக்குதல், துல்லியமான மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல், அவற்றின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தல் மற்றும் உற்பத்திச் சூழல்களில் அவற்றைப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றின் மூலம் ML பணிப்பாய்வுகளின் ஒட்டுமொத்த வெற்றிக்கு பங்களிக்கிறது.
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