ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) је моћна платформа отвореног кода коју је развио Гоогле за примену и управљање моделима машинског учења у производним окружењима. Пружа свеобухватан скуп алата и библиотека које помажу да се поједностави радни ток машинског учења, од уноса података и претходне обраде до обучавања модела и послуживања. ТФКС је посебно дизајниран да одговори на изазове са којима се суочавају приликом преласка са фазе развоја и експериментисања на примену и одржавање модела машинског учења у великом обиму.
Једна од кључних компоненти ТФКС-а је складиште метаподатака. Складиште метаподатака је централизовано спремиште које чува метаподатке о различитим артефактима и извршењима укљученим у процес машинског учења. Делује као каталог информација, обухватајући детаље као што су подаци који се користе за обуку, примењени кораци препроцесирања, архитектура модела, хиперпараметри и метрике евалуације. Ови метаподаци пружају драгоцене увиде у цео цевовод машинског учења и омогућавају поновљивост, могућност ревизије и сарадњу.
ТФКС користи складиште метаподатака како би омогућио неколико важних могућности за стављање модела машинског учења у производњу. Прво, омогућава верзионисање и праћење рода, омогућавајући корисницима да прате порекло модела и разумеју податке и трансформације које су допринеле његовом стварању. Ово је кључно за одржавање транспарентности и осигурање поузданости модела у производњи.
Друго, ТФКС олакшава валидацију и евалуацију модела. Складиште метаподатака чува метрику евалуације, која се може користити за праћење перформанси модела током времена и доношење информисаних одлука о поновној обуци или примени модела. Упоређујући перформансе различитих модела, организације могу континуирано понављати и побољшавати своје системе машинског учења.
Штавише, ТФКС омогућава аутоматизовану оркестрацију и примену цевовода. Са ТФКС-ом, корисници могу да дефинишу и изврше енд-то-енд цевоводе машинског учења који обухватају унос података, претходну обраду, обуку модела и послуживање. Складиште метаподатака помаже у управљању овим цевоводима тако што прати статус извршења и зависности између компоненти цевовода. Ово омогућава ефикасну и аутоматизовану примену модела, смањујући ризик од грешака и обезбеђујући доследно и поуздано примену.
ТФКС такође подржава опслуживање модела и закључивање кроз своју инфраструктуру за сервирање. Модели обучени помоћу ТФКС-а могу се применити на различите платформе за сервирање, као што су ТенсорФлов Сервинг или ТенсорФлов Лите, што олакшава интеграцију модела у производне системе и пружање предвиђања у великом обиму.
ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) је моћна платформа која поједностављује процес постављања и управљања моделима машинског учења у производњи. Његова продавница метаподатака пружа могућности за верзионисање, праћење рода, валидацију модела и аутоматизоване могућности оркестрације цевовода. Коришћењем ТФКС-а, организације могу да обезбеде поузданост, скалабилност и могућност одржавања својих система машинског учења.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс