Који су хоризонтални слојеви укључени у ТФКС за управљање цевоводом и оптимизацију?
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 података
Које су различите фазе МЛ пипелинеа у ТФКС-у?
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
Који изазови се морају решити приликом пуштања софтверске апликације у производњу?
Када се софтверска апликација ставља у производњу, постоји неколико изазова који се морају решити да би се обезбедила неометана и успешна примена. Ови изазови могу настати из различитих аспеката апликације, укључујући њену архитектуру, скалабилност, поузданост, сигурност и перформансе. У контексту вештачке интелигенције (АИ) и посебно ТенсорФлов Ектендед (ТФКС), постоје додатни
Која су разматрања специфична за МЛ при развоју апликације за МЛ?
Приликом развоја апликације за машинско учење (МЛ), постоји неколико разматрања специфичних за МЛ које треба узети у обзир. Ова разматрања су кључна како би се осигурала ефективност, ефикасност и поузданост модела МЛ. У овом одговору ћемо разговарати о неким од кључних разматрања специфичних за МЛ које програмери треба да имају на уму када
Која је сврха ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) оквира?
Сврха ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) оквира је да обезбеди свеобухватну и скалабилну платформу за развој и примену модела машинског учења (МЛ) у производњи. ТФКС је посебно дизајниран да одговори на изазове са којима се суочавају практичари у прању новца приликом преласка са истраживања на примену, пружањем скупа алата и најбољих пракси за