Да ли је закључивање пре део обуке модела него предвиђање?
У области машинског учења, посебно у контексту Гоогле Цлоуд машинског учења, изјава „Закључивање је део обуке модела, а не предвиђање“ није сасвим тачна. Закључивање и предвиђање су различите фазе у цевоводу машинског учења, од којих свака служи различитој сврси и јавља се у различитим тачкама у
Шта значи служити моделу?
Служење модела у контексту вештачке интелигенције (АИ) односи се на процес стављања обученог модела на располагање за предвиђање или обављање других задатака у производном окружењу. То укључује примену модела на серверу или инфраструктури облака где може да прима улазне податке, да их обрађује и генерише жељени излаз.
Зашто је важно да ТФКС чува записе о извршењу за сваку компоненту сваки пут када се покрене?
За ТФКС (ТенсорФлов Ектендед) је кључно да одржава записе о извршењу за сваку компоненту сваки пут када се покрене из неколико разлога. Ови записи, такође познати као метаподаци, служе као вредан извор информација за различите сврхе, укључујући отклањање грешака, репродуктивност, ревизију и анализу перформанси модела. Снимањем и чувањем детаљних информација о
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