파이프라인 관리 및 최적화를 위해 TFX에 포함된 수평 레이어는 무엇인가요?
TensorFlow Extended의 약자인 TFX는 생산 준비가 된 기계 학습 파이프라인을 구축하기 위한 포괄적인 종단 간 플랫폼입니다. 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 기계 학습 시스템의 개발 및 배포를 용이하게 하는 일련의 도구 및 구성 요소를 제공합니다. TFX는 기계 학습 파이프라인을 관리하고 최적화하는 문제를 해결하도록 설계되어 데이터 과학자를 지원합니다.
TFX에서 ML 파이프라인의 여러 단계는 무엇인가요?
TensorFlow Extended(TFX)는 생산 환경에서 기계 학습(ML) 모델의 개발 및 배포를 용이하게 하도록 설계된 강력한 오픈 소스 플랫폼입니다. 종단 간 ML 파이프라인을 구성할 수 있는 포괄적인 도구 및 라이브러리 세트를 제공합니다. 이러한 파이프라인은 각각 특정 목적을 수행하고 기여하는 몇 가지 고유한 단계로 구성됩니다.
소프트웨어 애플리케이션을 생산에 투입할 때 어떤 문제를 해결해야 합니까?
소프트웨어 응용 프로그램을 생산에 투입할 때 원활하고 성공적인 배포를 보장하기 위해 해결해야 할 몇 가지 문제가 있습니다. 이러한 문제는 아키텍처, 확장성, 안정성, 보안 및 성능을 포함하여 애플리케이션의 다양한 측면에서 발생할 수 있습니다. 인공 지능(AI), 특히 TFX(TensorFlow Extended)의 맥락에서 추가
ML 애플리케이션을 개발할 때 ML 관련 고려 사항은 무엇입니까?
기계 학습(ML) 애플리케이션을 개발할 때 고려해야 할 몇 가지 ML 관련 고려 사항이 있습니다. 이러한 고려 사항은 ML 모델의 효율성, 효율성 및 안정성을 보장하기 위해 매우 중요합니다. 이 답변에서는 개발자가 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 ML 관련 고려 사항에 대해 설명합니다.
TensorFlow Extended(TFX) 프레임워크의 목적은 무엇입니까?
TFX(TensorFlow Extended) 프레임워크의 목적은 프로덕션에서 기계 학습(ML) 모델의 개발 및 배포를 위한 포괄적이고 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 것입니다. TFX는 다음을 위한 일련의 도구와 모범 사례를 제공하여 연구에서 배포로 전환할 때 ML 실무자가 직면하는 문제를 해결하도록 특별히 설계되었습니다.