hyperparameters څه دي؟
Hyperparameters د ماشین زده کړې په برخه کې مهم رول لوبوي، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې. د هایپرپرامیټرونو د پوهیدو لپاره، دا مهمه ده چې لومړی د ماشین زده کړې مفهوم پوه شي. د ماشین زده کړه د مصنوعي استخباراتو یوه فرعي برخه ده چې د الګوریتمونو او ماډلونو په جوړولو تمرکز کوي چې کولی شي د معلوماتو او معلوماتو څخه زده کړي.
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.
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
TFX څنګه اجازه ورکوي چې پایپ لاینونه ډیر اغیزمن کړي او وخت او سرچینې خوندي کړي؟
TFX، چې د TensorFlow Extended لپاره ولاړ دی، د پای څخه تر پایه د ماشین زده کړې پایپ لاینونو جوړولو لپاره یو پیاوړی چوکاټ دی. دا د وسیلو او کتابتونونو سیټ چمتو کوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو مؤثره پراختیا ، پلي کولو او مدیریت وړوي. TFX اجازه ورکوي چې پایپ لاینونه ډیر اغیزمن کړي او د ډیری کلیدي ځانګړتیاو او فعالیتونو له لارې وخت او سرچینې خوندي کړي. یو
ولې د TFX لپاره دا مهمه ده چې د هرې برخې لپاره هرکله چې چلیږي د اعدام ریکارډونه وساتي؟
دا د TFX (TensorFlow Extended) لپاره خورا مهم دی چې د هرې برخې لپاره د اجرایی ریکارډونو ساتل هرکله چې د ډیری دلایلو له امله پرمخ وړل کیږي. دا ریکارډونه، چې د میټاډاټا په نوم هم پیژندل کیږي، د مختلفو موخو لپاره د معلوماتو ارزښتناکه سرچینې په توګه کار کوي، پشمول د ډیبګ کولو، بیا تولید وړتیا، پلټنې، او د ماډل فعالیت تحلیل. په اړه د مفصلو معلوماتو په نیولو او ذخیره کولو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینسور فلو پراخه شوی (TFX), میتاداتا, د ازموینې بیاکتنه
د TFX برخې کې د موټر چلوونکي رول څه دی؟
ډرایور د TFX (TensorFlow Extended) برخې کې مهم رول لوبوي، د TFX پایپ لاین کې د برخې فعالیت اجرا کولو لپاره د ننوتلو ځای په توګه کار کوي. دا د اجزاو اجرا کولو همغږي کولو ، د ان پټ او محصول معلوماتو تنظیم کولو او د عمومي کنټرول جریان اداره کولو مسؤلیت لري. د موټر چلوونکي رول د پوهیدو لپاره،
د پایپ لاین مدیریت او اصلاح کولو لپاره په TFX کې افقی پرتونه کوم شامل دي؟
TFX، چې د TensorFlow Extended لپاره ولاړ دی، د تولید لپاره چمتو شوي ماشین زده کړې پایپ لاینونو جوړولو لپاره د پای څخه تر پای پورې جامع پلیټ فارم دی. دا د وسیلو او اجزاو سیټ چمتو کوي چې د توزیع وړ او د باور وړ ماشین زده کړې سیسټمونو پراختیا او پلي کولو کې اسانتیاوې برابروي. TFX د ماشین زده کړې پایپ لاینونو اداره کولو او اصلاح کولو ننګونو ته د رسیدو لپاره ډیزاین شوی ، د ډیټا ساینس پوهانو وړ کول
په TFX کې د ML پایپ لاین مختلف پړاوونه کوم دي؟
TensorFlow Extended (TFX) یو پیاوړی خلاصې سرچینې پلیټ فارم دی چې د تولید چاپیریال کې د ماشین زده کړې (ML) ماډلونو پراختیا او پلي کولو اسانتیا لپاره ډیزاین شوی. دا د وسیلو او کتابتونونو هراړخیز سیټ چمتو کوي چې د پای څخه تر پای ML پایپ لاینونو جوړولو ته وړتیا ورکوي. دا پایپ لاینونه له څو جلا مرحلو څخه جوړ دي، هر یو د یو ځانګړي هدف خدمت کوي او مرسته کوي
د TensorFlow Extended (TFX) چوکاټ هدف څه دی؟
د TensorFlow Extended (TFX) چوکاټ هدف په تولید کې د ماشین زده کړې (ML) ماډلونو پراختیا او پلي کولو لپاره جامع او د توزیع وړ پلیټ فارم چمتو کول دي. TFX په ځانګړې توګه ډیزاین شوی ترڅو د ML متخصصینو لخوا د ننګونو سره مخ شي کله چې د څیړنې څخه ګمارنې ته لیږدول کیږي، د وسیلو او غوره کړنو یوه سیټ چمتو کولو سره.
- 1
- 2