உயர் அளவுருக்கள் என்றால் என்ன?
இயந்திரக் கற்றல் துறையில், குறிப்பாக கூகுள் கிளவுட் மெஷின் லேர்னிங்கின் சூழலில் ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. உயர் அளவுகோல்களைப் புரிந்து கொள்ள, முதலில் இயந்திரக் கற்றல் என்ற கருத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். இயந்திர கற்றல் என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் துணைக்குழு ஆகும், இது தரவு மற்றும் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், அறிமுகம், இயந்திர கற்றல் என்றால் என்ன
பைப்லைன்களுக்குள் தரவு தரத்தை ஆராய TFX எவ்வாறு உதவுகிறது, மேலும் இந்த நோக்கத்திற்காக என்ன கூறுகள் மற்றும் கருவிகள் உள்ளன?
TFX, அல்லது TensorFlow Extended, செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் உள்ள பைப்லைன்களுக்குள் தரவு தரத்தை ஆராய உதவும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பாகும். இந்த நோக்கத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட பல்வேறு கூறுகள் மற்றும் கருவிகளை இது வழங்குகிறது. இந்த பதிலில், தரவு தரத்தை ஆராய்வதில் TFX எவ்வாறு உதவுகிறது மற்றும் பல்வேறு கூறுகள் மற்றும் கருவிகளைப் பற்றி விவாதிப்போம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), மாதிரி புரிதல் மற்றும் வணிக யதார்த்தம், தேர்வு ஆய்வு
ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனைப் பற்றிய தொடர்ச்சியான மற்றும் முழுமையான பகுப்பாய்வை TFX எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது?
TFX, அல்லது TensorFlow Extended, ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல தளமாகும், இது இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை அளவில் மேம்படுத்துதல், வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் பராமரிக்க உதவுகிறது. அதன் பல அம்சங்களில், TFX ஒரு மாதிரியின் செயல்திறனின் தொடர்ச்சியான மற்றும் முழுமையான பகுப்பாய்வை செயல்படுத்துகிறது, இது பயிற்சியாளர்கள் காலப்போக்கில் மாதிரியின் நடத்தையை கண்காணிக்கவும் மதிப்பீடு செய்யவும் அனுமதிக்கிறது. இந்த பதிலில், நாம் ஆராய்வோம்
TensorFlow Extended (TFX) ஐப் பயன்படுத்தும் போது வணிக இலக்குகளை அடைவதற்கு மாதிரி புரிதல் ஏன் முக்கியமானது?
வணிக இலக்குகளை அடைய TensorFlow Extended (TFX) ஐப் பயன்படுத்தும் போது மாதிரி புரிதல் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். TFX என்பது உற்பத்திக்குத் தயாராக இருக்கும் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு முடிவு-இறுதி தளமாகும், மேலும் இது இயந்திர கற்றல் பைப்லைன்களை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் உதவும் கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களின் தொகுப்பை வழங்குகிறது. இருப்பினும், ஆழமான புரிதல் இல்லாமல் ஒரு மாதிரியை வரிசைப்படுத்துவது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), மாதிரி புரிதல் மற்றும் வணிக யதார்த்தம், தேர்வு ஆய்வு
டிஎஃப்எக்ஸ் பைப்லைன்களை மிகவும் திறம்படச் செய்வதற்கும் நேரத்தையும் வளங்களையும் சேமிப்பதற்கும் எப்படி அனுமதிக்கிறது?
TFX, TensorFlow Extended என்பதன் சுருக்கம், இறுதி முதல் இறுதி வரை இயந்திர கற்றல் குழாய்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பாகும். இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் திறமையான மேம்பாடு, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் மேலாண்மை ஆகியவற்றை செயல்படுத்தும் கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களின் தொகுப்பை வழங்குகிறது. TFX ஆனது பைப்லைன்களை மிகவும் திறம்படச் செய்வதற்கும், பல முக்கிய அம்சங்கள் மற்றும் செயல்பாடுகள் மூலம் நேரத்தையும் வளங்களையும் சேமிக்கவும் அனுமதிக்கிறது. ஒன்று
TFX ஒவ்வொரு முறையும் இயங்கும் ஒவ்வொரு கூறுகளுக்கும் செயல்படுத்தல் பதிவுகளை வைத்திருப்பது ஏன் முக்கியம்?
TFX (TensorFlow Extended) பல காரணங்களால் ஒவ்வொரு முறையும் இயக்கப்படும் ஒவ்வொரு கூறுகளுக்கும் செயல்படுத்தல் பதிவுகளை பராமரிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. இந்த பதிவுகள், மெட்டாடேட்டா என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன, பிழைத்திருத்தம், மறுஉருவாக்கம், தணிக்கை மற்றும் மாதிரி செயல்திறன் பகுப்பாய்வு உள்ளிட்ட பல்வேறு நோக்கங்களுக்காக மதிப்புமிக்க தகவலின் ஆதாரமாக செயல்படுகின்றன. பற்றிய விரிவான தகவல்களை கைப்பற்றி சேமிப்பதன் மூலம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), மெட்டாடேட்டா, தேர்வு ஆய்வு
TFX கூறுகளில் இயக்கியின் பங்கு என்ன?
டிஎஃப்எக்ஸ் (டென்சர்ஃப்ளோ எக்ஸ்டெண்டட்) கூறுகளில் இயக்கி முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது, இது டிஎஃப்எக்ஸ் பைப்லைனுக்குள் கூறுகளின் செயல்பாட்டைச் செயல்படுத்துவதற்கான நுழைவுப் புள்ளியாக செயல்படுகிறது. கூறுகளின் செயல்பாட்டை ஒருங்கிணைப்பதற்கும், உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டுத் தரவை ஒழுங்கமைப்பதற்கும், ஒட்டுமொத்த கட்டுப்பாட்டு ஓட்டத்தை நிர்வகிப்பதற்கும் இது பொறுப்பாகும். ஓட்டுநரின் பங்கைப் புரிந்து கொள்ள,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), டி.எஃப்.எக்ஸ் குழாய்வழிகள், தேர்வு ஆய்வு
குழாய் மேலாண்மை மற்றும் தேர்வுமுறைக்கு TFX இல் உள்ள கிடைமட்ட அடுக்குகள் யாவை?
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, தரவு விஞ்ஞானிகளை செயல்படுத்தி, இயந்திர கற்றல் குழாய்களை நிர்வகித்தல் மற்றும் மேம்படுத்துதல் ஆகியவற்றின் சவால்களை எதிர்கொள்ள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
TFX இல் ML பைப்லைனின் வெவ்வேறு கட்டங்கள் என்ன?
TensorFlow Extended (TFX) என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல தளமாகும், இது உற்பத்தி சூழல்களில் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை மேம்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் உதவுகிறது. இது ஒரு விரிவான கருவிகள் மற்றும் நூலகங்களை வழங்குகிறது, இது இறுதி முதல் இறுதி வரை ML பைப்லைன்களை உருவாக்க உதவுகிறது. இந்த பைப்லைன்கள் பல தனித்தனி கட்டங்களைக் கொண்டிருக்கின்றன, ஒவ்வொன்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட நோக்கத்திற்காகவும் பங்களிப்புடனும் உள்ளன
TensorFlow Extended (TFX) கட்டமைப்பின் நோக்கம் என்ன?
TensorFlow Extended (TFX) கட்டமைப்பின் நோக்கம், உற்பத்தியில் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு விரிவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தளத்தை வழங்குவதாகும். TFX ஆனது, ஆராய்ச்சியில் இருந்து வரிசைப்படுத்தலுக்கு மாறும்போது ML பயிற்சியாளர்கள் எதிர்கொள்ளும் சவால்களை எதிர்கொள்ளும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, அதற்கான கருவிகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை வழங்குவதன் மூலம்
- 1
- 2