La inferència forma part de l'entrenament del model més que la predicció?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning, l'afirmació "La inferència és una part de l'entrenament del model en lloc de la predicció" no és del tot exacta. La inferència i la predicció són etapes diferents en el pipeline d'aprenentatge automàtic, cadascuna amb un propòsit diferent i que es produeix en diferents punts del procés.
Què vol dir servir un model?
Servir un model en el context de la Intel·ligència Artificial (IA) es refereix al procés de fer disponible un model entrenat per fer prediccions o realitzar altres tasques en un entorn de producció. Implica desplegar el model a un servidor o una infraestructura de núvol on pot rebre dades d'entrada, processar-les i generar la sortida desitjada.
Per què és important que TFX conservi els registres d'execució de cada component cada vegada que s'executa?
És crucial que TFX (TensorFlow Extended) mantingui els registres d'execució de cada component cada vegada que s'executa per diversos motius. Aquests registres, també coneguts com a metadades, serveixen com a font d'informació valuosa per a diversos propòsits, com ara la depuració, la reproductibilitat, l'auditoria i l'anàlisi del rendiment del model. En capturar i emmagatzemar informació detallada sobre el
Quines són les capes horitzontals incloses a TFX per a la gestió i optimització de canonades?
TFX, que significa TensorFlow Extended, és una plataforma integral d'extrem a extrem per crear canalitzacions d'aprenentatge automàtic preparats per a la producció. Proporciona un conjunt d'eines i components que faciliten el desenvolupament i el desplegament de sistemes d'aprenentatge automàtic escalables i fiables. TFX està dissenyat per abordar els reptes de gestionar i optimitzar canalitzacions d'aprenentatge automàtic, permetent als científics de dades