¿Cuáles son las capas horizontales incluidas en TFX para la gestión y optimización de canalizaciones?
TFX, que significa TensorFlow Extended, es una plataforma integral integral para crear canalizaciones de aprendizaje automático listas para la producción. Proporciona un conjunto de herramientas y componentes que facilitan el desarrollo y la implementación de sistemas de aprendizaje automático escalables y confiables. TFX está diseñado para abordar los desafíos de administrar y optimizar las canalizaciones de aprendizaje automático, lo que permite a los científicos de datos
¿Cuáles son las diferentes fases de la canalización de ML en TFX?
TensorFlow Extended (TFX) es una poderosa plataforma de código abierto diseñada para facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) en entornos de producción. Proporciona un conjunto integral de herramientas y bibliotecas que permiten la construcción de canalizaciones de ML de extremo a extremo. Estos conductos constan de varias fases distintas, cada una con un propósito específico y contribuyendo
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¿Qué desafíos deben abordarse al poner en producción una aplicación de software?
Al poner una aplicación de software en producción, hay varios desafíos que deben abordarse para garantizar una implementación exitosa y sin problemas. Estos desafíos pueden surgir de varios aspectos de la aplicación, incluida su arquitectura, escalabilidad, confiabilidad, seguridad y rendimiento. En el contexto de la Inteligencia Artificial (AI) y específicamente TensorFlow Extended (TFX), existen
¿Cuáles son las consideraciones específicas de ML al desarrollar una aplicación de ML?
Al desarrollar una aplicación de aprendizaje automático (ML), hay varias consideraciones específicas de ML que deben tenerse en cuenta. Estas consideraciones son cruciales para garantizar la eficacia, la eficiencia y la confiabilidad del modelo ML. En esta respuesta, discutiremos algunas de las consideraciones clave específicas de ML que los desarrolladores deben tener en cuenta cuando
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¿Cuál es el propósito del marco TensorFlow Extended (TFX)?
El propósito del marco TensorFlow Extended (TFX) es proporcionar una plataforma integral y escalable para el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) en producción. TFX está diseñado específicamente para abordar los desafíos que enfrentan los profesionales de ML cuando hacen la transición de la investigación a la implementación, al proporcionar un conjunto de herramientas y mejores prácticas para