¿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
- Publicado en Inteligencia artificial , Fundamentos de TensorFlow de EITC/AI/TFF, TensorFlow extendido (TFX), ¿Qué es exactamente TFX?, revisión del examen
¿Cuáles son los pasos clave involucrados en el proceso de trabajar con el aprendizaje automático?
Trabajar con aprendizaje automático implica una serie de pasos clave que son cruciales para el desarrollo y la implementación exitosos de modelos de aprendizaje automático. Estos pasos se pueden clasificar en términos generales en recopilación y preprocesamiento de datos, selección y capacitación de modelos, evaluación y validación de modelos, e implementación y monitoreo de modelos. Cada paso juega un papel vital en la