ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) је моћна платформа отвореног кода дизајнирана да олакша развој и примену модела машинског учења (МЛ) у производним окружењима. Пружа свеобухватан скуп алата и библиотека које омогућавају изградњу енд-то-енд МЛ цевовода. Ови цевоводи се састоје од неколико различитих фаза, од којих свака служи специфичној сврси и доприноси укупном успеху тока рада МЛ. У овом одговору ћемо истражити различите фазе МЛ пипелине-а у ТФКС-у.
1. Уношење података:
Прва фаза МЛ пипелине-а укључује унос података из различитих извора и њихову трансформацију у формат погодан за задатке МЛ-а. ТФКС обезбеђује компоненте као што је ЕкамплеГен, који чита податке из различитих извора као што су ЦСВ датотеке или базе података, и претвара их у ТенсорФлов формат примера. Ова фаза омогућава екстракцију, валидацију и претходну обраду података потребних за наредне фазе.
2. Валидација података:
Када се подаци унесу, следећа фаза укључује валидацију података како би се обезбедио њихов квалитет и доследност. ТФКС обезбеђује компоненту СтатистицсГен, која израчунава збирну статистику података, и компоненту СцхемаГен, која закључује шему на основу статистике. Ове компоненте помажу у идентификацији аномалија, недостајућих вредности и недоследности у подацима, омогућавајући инжењерима података и практичарима МЛ да предузму одговарајуће мере.
3. Трансформација података:
Након валидације података, МЛ цевовод прелази на фазу трансформације података. ТФКС нуди компоненту Трансформ, која примењује технике инжењеринга карактеристика, као што су нормализација, једнократно кодирање и укрштање карактеристика, на податке. Ова фаза игра кључну улогу у припреми података за обуку модела, јер помаже у побољшању перформанси модела и способности генерализације.
4. Обука модела:
Фаза обуке модела укључује обуку МЛ модела користећи трансформисане податке. ТФКС обезбеђује компоненту Траинер, која користи моћне могућности ТенсорФлов-а за обуку за обуку модела на дистрибуираним системима или ГПУ-овима. Ова компонента омогућава прилагођавање параметара обуке, архитектуре модела и алгоритама оптимизације, омогућавајући практичарима МЛ да експериментишу и ефикасно понављају своје моделе.
5. Процена модела:
Када су модели обучени, следећа фаза је евалуација модела. ТФКС обезбеђује компоненту Евалуатор, која процењује перформансе обучених модела користећи метрике евалуације као што су тачност, прецизност, опозив и Ф1 резултат. Ова фаза помаже у идентификацији потенцијалних проблема са моделима и пружа увид у њихово понашање на невидљивим подацима.
6. Валидација модела:
Након евалуације модела, МЛ цевовод прелази на валидацију модела. ТФКС нуди компоненту МоделВалидатор, која проверава обучене моделе у односу на претходно изведену шему. Ова фаза обезбеђује да се модели придржавају очекиваног формата података и помаже у откривању проблема као што су померање података или еволуција шеме.
7. Примена модела:
Завршна фаза МЛ пипелине-а укључује примену обучених модела у производна окружења. ТФКС обезбеђује Пусхер компоненту, која извози обучене моделе и повезане артефакте у систем за сервирање, као што је ТенсорФлов Сервинг или ТенсорФлов Лите. Ова фаза омогућава интеграцију МЛ модела у апликације, омогућавајући им да направе предвиђања на основу нових података.
МЛ пипелине у ТФКС-у састоји се од неколико фаза, укључујући унос података, валидацију података, трансформацију података, обуку модела, евалуацију модела, валидацију модела и примену модела. Свака фаза доприноси укупном успеху тока рада МЛ тако што обезбеђује квалитет података, омогућава инжењеринг карактеристика, обучава тачне моделе, процењује њихов учинак и примењује их у производна окружења.
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