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
ஒரு மென்பொருள் பயன்பாட்டை தயாரிப்பில் வைக்கும்போது என்ன சவால்களை எதிர்கொள்ள வேண்டும்?
ஒரு மென்பொருள் பயன்பாட்டை தயாரிப்பில் வைக்கும் போது, ஒரு மென்மையான மற்றும் வெற்றிகரமான வரிசைப்படுத்தலை உறுதி செய்ய பல சவால்கள் உள்ளன. பயன்பாட்டின் கட்டமைப்பு, அளவிடுதல், நம்பகத்தன்மை, பாதுகாப்பு மற்றும் செயல்திறன் உள்ளிட்ட பல்வேறு அம்சங்களில் இருந்து இந்த சவால்கள் எழலாம். செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் குறிப்பாக TensorFlow Extended (TFX) ஆகியவற்றின் பின்னணியில், கூடுதல் உள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ விரிவாக்கப்பட்ட (TFX), TFX என்றால் என்ன, தேர்வு ஆய்வு
ML பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது ML-குறிப்பிட்ட கருத்தில் என்னென்ன?
இயந்திர கற்றல் (ML) பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது, பல ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகள் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். ML மாதிரியின் செயல்திறன், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த பரிசீலனைகள் முக்கியமானவை. இந்த பதிலில், டெவலப்பர்கள் மனதில் கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய ML-குறிப்பிட்ட கருத்துகளை நாங்கள் விவாதிப்போம்
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