د TensorFlow ماډل تحلیل (TFMA) او د TFX لخوا چمتو شوي "څه-که" وسیله څنګه کولی شي د ماشین زده کړې ماډل فعالیت په اړه ژور لید ترلاسه کولو کې مرسته وکړي؟
د TensorFlow ماډل تحلیل (TFMA) او د TensorFlow Extended (TFX) لخوا چمتو شوي "څه-که" وسیله کولی شي د ماشین زده کړې ماډل فعالیت کې ژور لید ترلاسه کولو کې خورا مرسته وکړي. دا وسیلې د ځانګړتیاو او فعالیتونو پراخه سیټ وړاندیز کوي چې کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د دوی ماډلونو چلند او تاثیر تحلیل ، ارزونه ، او پوه شي. د ګټې اخیستنې په واسطه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د ماډل پوهه او د سوداګرۍ واقعیت, د ازموینې بیاکتنه
TFX څنګه د پایپ لاینونو دننه د معلوماتو کیفیت تحقیق کولو کې مرسته کوي، او د دې هدف لپاره کوم برخې او وسایل شتون لري؟
TFX، یا TensorFlow Extended، یو پیاوړی چوکاټ دی چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د پایپ لاینونو دننه د معلوماتو کیفیت تحقیق کولو کې مرسته کوي. دا یو لړ اجزاوې او وسایل وړاندې کوي چې په ځانګړي ډول د دې هدف په نښه کولو لپاره ډیزاین شوي. په دې ځواب کې، موږ به وڅیړو چې څنګه TFX د ډیټا کیفیت په تحقیق کې مرسته کوي او د مختلفو برخو او وسایلو په اړه بحث کوي.
د ML Insights Triangle په وینا، درې احتمالي انګیرنې کوم دي چې سرغړونه کیدی شي کله چې د سوداګرۍ لپاره د ماډل فعالیت سره ستونزه وي؟
د ML بصیرت مثلث یو چوکاټ دی چې د احتمالي انګیرنو په پیژندلو کې مرسته کوي کوم چې سرغړونه کیدی شي کله چې د سوداګرۍ لپاره د ماډل فعالیت سره ستونزه وي. دا چوکاټ، د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow بنسټیزو او TensorFlow Extended (TFX) په شرایطو کې، د ماډل پوهاوی په تقاطع تمرکز کوي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د ماډل پوهه او د سوداګرۍ واقعیت, د ازموینې بیاکتنه
TFX څنګه د ماډل فعالیت دوامداره او بشپړ تحلیل وړوي؟
TFX، یا TensorFlow Extended، د خلاصې سرچینې یو پیاوړی پلیټ فارم دی چې په پیمانه د ماشین زده کړې (ML) ماډلونو پراختیا، پلي کولو، او ساتنه اسانوي. د دې ډیری ځانګړتیاو په مینځ کې، TFX د ماډل فعالیت دوامداره او بشپړ تحلیل وړوي، متخصصینو ته اجازه ورکوي چې د وخت په تیریدو سره د ماډل چلند وڅاري او ارزونه وکړي. پدې ځواب کې ، موږ به یې په اړه بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د ماډل پوهه او د سوداګرۍ واقعیت, د ازموینې بیاکتنه
ولې د ماډل پوهه د سوداګرۍ اهدافو ترلاسه کولو لپاره خورا مهم ده کله چې د TensorFlow Extended (TFX) کاروئ؟
د ماډل پوهه یو مهم اړخ دی کله چې د سوداګرۍ اهدافو ترلاسه کولو لپاره د TensorFlow Extended (TFX) کارول. TFX د تولید لپاره چمتو ماشین زده کړې ماډلونو پلي کولو لپاره له پای څخه تر پایه پلیټ فارم دی، او دا د وسایلو او کتابتونونو سیټ چمتو کوي چې د ماشین زده کړې پایپ لاینونو پراختیا او پلي کولو کې اسانتیاوې برابروي. په هرصورت، په ساده ډول د یوې ژورې پوهې پرته د ماډل ځای پرځای کول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د ماډل پوهه او د سوداګرۍ واقعیت, د ازموینې بیاکتنه
په TFX کې د پشر برخې لپاره د ګمارنې اهداف څه دي؟
په TensorFlow Extended (TFX) کې د Pusher برخه د TFX پایپ لاین یوه اساسي برخه ده چې مختلف هدف چاپیریال ته د روزل شوي ماډلونو ځای په ځای کول اداره کوي. په TFX کې د Pusher برخې لپاره د ګمارنې موخې متنوع او انعطاف وړ دي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل ماډلونه د دوی ځانګړو اړتیاو پراساس مختلف پلیټ فارمونو ته ځای په ځای کړي. په دې کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
په TFX کې د ارزونکي برخې هدف څه دی؟
په TFX کې د ارزونې برخه، کوم چې د TensorFlow Extended لپاره ولاړ دی، د ماشین زده کړې په ټولیز پایپ لاین کې مهم رول لوبوي. د دې هدف د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت ارزول او د دوی اغیزمنتوب کې ارزښتناکه لید وړاندې کول دي. د ماډلونو لخوا د ځمکې ریښتیني لیبلونو سره د وړاندوینو پرتله کولو سره ، ارزونکی برخه فعالوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
د روزونکي برخې لخوا رامینځته شوي دوه ډوله خوندي شوي ماډلونه کوم دي؟
په TensorFlow Extended (TFX) کې د روزونکي برخه د TensorFlow په کارولو سره د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره مسؤل دی. کله چې موډل روزنه ورکول کیږي، د روزونکي برخه SavedModels تولیدوي، کوم چې د TensorFlow ماډلونو ذخیره کولو لپاره سیریل شوی بڼه ده. دا خوندي شوي ماډلونه د تولید مختلف چاپیریالونو کې د استخراج او پلي کولو لپاره کارول کیدی شي. د روزونکي برخې په شرایطو کې، هلته
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه
د ټرانسفارم اجزا څنګه د روزنې او خدمت کولو چاپیریالونو ترمینځ دوام تضمینوي؟
د ټرانسفارم برخه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د روزنې او خدمت کولو چاپیریالونو ترمنځ د ثبات په یقیني کولو کې مهم رول لوبوي. دا د TensorFlow Extended (TFX) چوکاټ یوه لازمي برخه ده، کوم چې د توزیع وړ او د تولید لپاره چمتو ماشین زده کړې پایپ لاینونو جوړولو باندې تمرکز کوي. د ټرانسفارم برخه د ډیټا پری پروسس کولو او فیچر انجینرۍ مسؤلیت لري ، کوم چې دي
د TFX چوکاټ کې د اپاچی بیم رول څه دی؟
اپاچی بیم د خلاصې سرچینې متحد پروګرام کولو ماډل دی چې د بیچ جوړولو او د ډیټا پروسس کولو پایپ لاینونو سټینګ کولو لپاره قوي چوکاټ چمتو کوي. دا یو ساده او څرګند API وړاندیز کوي چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي د ډیټا پروسس پایپ لاینونه ولیکئ چې په مختلف توزیع شوي پروسس کولو پس منظرونو کې اجرا کیدی شي ، لکه اپاچي فلینک ، اپاچي سپارک ، او د ګوګل کلاوډ ډیټا فلو.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), د پروسس او اجزاو توزیع, د ازموینې بیاکتنه