ТФКС, што је скраћеница за ТенсорФлов Ектендед, је свеобухватна платформа од краја до краја за изградњу цевовода машинског учења спремних за производњу. Пружа скуп алата и компоненти које олакшавају развој и примену скалабилних и поузданих система машинског учења. ТФКС је дизајниран да одговори на изазове управљања и оптимизације цевовода машинског учења, омогућавајући научницима и инжењерима података да се фокусирају на изградњу и понављање модела уместо да се баве сложеношћу инфраструктуре и управљања подацима.
ТФКС организује цевовод машинског учења у неколико хоризонталних слојева, од којих сваки служи специфичној сврси у целокупном току рада. Ови слојеви раде заједно како би осигурали несметан проток података и артефаката модела, као и ефикасно извршење цевовода. Хајде да истражимо различите слојеве у ТФКС-у за управљање цевоводом и оптимизацију:
1. Уношење података и валидација:
Овај слој је одговоран за унос сирових података из различитих извора, као што су датотеке, базе података или системи за стриминг. ТФКС пружа алате као што је ТенсорФлов Дата Валидатион (ТФДВ) за обављање валидације података и генерисање статистике. ТФДВ помаже да се идентификују аномалије, недостајуће вредности и померање података, обезбеђујући квалитет и доследност улазних података.
2. Претходна обрада података:
У овом слоју, ТФКС нуди ТенсорФлов Трансформ (ТФТ) за обављање претходне обраде података и инжењеринг карактеристика. ТФТ омогућава корисницима да дефинишу трансформације на улазним подацима, као што су скалирање, нормализација, једнократно кодирање и још много тога. Ове трансформације се доследно примењују и током обуке и током сервирања, обезбеђујући конзистентност података и смањујући ризик од искривљења података.
3. Обука модела:
ТФКС користи моћне могућности тренинга ТенсорФлов-а у овом слоју. Корисници могу да дефинишу и обуче своје моделе машинског учења користећи ТенсорФлов АПИ-је високог нивоа или прилагођени ТенсорФлов код. ТФКС пружа алате као што је анализа модела ТенсорФлов (ТФМА) за процену и валидацију обучених модела коришћењем метрике, визуелизације и техника сечења. ТФМА помаже у процени перформанси модела и идентификацији потенцијалних проблема или предрасуда.
4. Валидација и евалуација модела:
Овај слој се фокусира на валидацију и евалуацију обучених модела. ТФКС пружа проверу ваљаности података ТенсорФлов (ТФДВ) и анализу модела ТенсорФлов (ТФМА) за обављање свеобухватне валидације и евалуације модела. ТФДВ помаже да се валидирају улазни подаци у односу на очекивања дефинисана током фазе уноса података, док ТФМА омогућава корисницима да процене перформансе модела у односу на унапред дефинисане метрике и пресеке.
5. Примена модела:
ТФКС подржава примену модела у различитим окружењима, укључујући ТенсорФлов Сервинг, ТенсорФлов Лите и ТенсорФлов.јс. ТенсорФлов Сервинг омогућава корисницима да служе својим моделима као скалабилне и ефикасне веб услуге, док ТенсорФлов Лите и ТенсорФлов.јс омогућавају примену на мобилним и веб платформама, респективно. ТФКС пружа алате и услужне програме за паковање и примену обучених модела са лакоћом.
6. Оркестрација и управљање током рада:
ТФКС се интегрише са системима за управљање токовима посла, као што су Апацхе Аирфлов и Кубефлов Пипелинес, како би оркестрирао и управљао читавим цевоводом машинског учења. Ови системи обезбеђују могућности за планирање, праћење и руковање грешкама, обезбеђујући поуздано извршење цевовода.
Организовањем цевовода у ове хоризонталне слојеве, ТФКС омогућава научницима и инжењерима података да ефикасно развију и оптимизују системе машинског учења. Пружа структуриран и скалабилан приступ за управљање сложеношћу уноса података, предобраде, обуке модела, валидације, евалуације и примене. Уз ТФКС, корисници могу да се фокусирају на изградњу модела високог квалитета и испоруку вредности својим организацијама.
ТФКС за управљање цевоводом и оптимизацију укључује хоризонталне слојеве за унос и валидацију података, претходну обраду података, обуку модела, валидацију и евалуацију модела, примену модела и оркестрацију и управљање токовима посла. Ови слојеви раде заједно како би поједноставили развој и примену цевовода машинског учења, омогућавајући научницима података и инжењерима да изграде скалабилне и поуздане системе 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