TensorFlow Extended (TFX) нь үйлдвэрлэлийн орчинд машин сургалтын загваруудыг ашиглах, удирдах зорилгоор Google-ээс боловсруулсан хүчирхэг нээлттэй эхийн платформ юм. Энэ нь өгөгдөл шингээх, урьдчилан боловсруулахаас эхлээд загварчлах, үйлчилгээ үзүүлэх хүртэл машин сургалтын ажлын урсгалыг оновчтой болгоход туслах иж бүрэн хэрэгсэл, номын сангуудаар хангадаг. TFX нь хөгжүүлэлт, туршилтын үе шатнаас машин сургалтын загваруудыг өргөн цар хүрээтэй ашиглах, хадгалахад шилжихэд тулгардаг бэрхшээлийг шийдвэрлэхэд зориулагдсан болно.
TFX-ийн гол бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн нэг бол мета өгөгдлийн дэлгүүр юм. Мета өгөгдлийн дэлгүүр нь машин сурах үйл явцад оролцдог төрөл бүрийн олдвор, гүйцэтгэлийн талаархи мета өгөгдлийг хадгалдаг төвлөрсөн агуулах юм. Энэ нь мэдээллийн каталогийн үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд сургалтанд ашигласан өгөгдөл, ашигласан урьдчилсан боловсруулалтын үе шат, загварын архитектур, гиперпараметр, үнэлгээний хэмжүүр зэрэг дэлгэрэнгүй мэдээллийг цуглуулдаг. Энэхүү мета өгөгдөл нь машин сургалтын бүх шугамын талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, дахин давтагдах, аудит хийх, хамтран ажиллах боломжийг олгодог.
TFX нь Мета өгөгдлийн дэлгүүрийг ашиглан машин сургалтын загваруудыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх хэд хэдэн чухал чадамжийг идэвхжүүлдэг. Нэгдүгээрт, энэ нь загварчлалын гарал үүслийг хянах, түүнийг бүтээхэд нөлөөлсөн өгөгдөл, өөрчлөлтийг ойлгох боломжийг хэрэглэгчдэд олгож, хувилбар болон удам угсааг хянах боломжийг олгодог. Энэ нь ил тод байдлыг хадгалах, үйлдвэрлэлийн найдвартай байдлыг хангахад маш чухал юм.
Хоёрдугаарт, TFX нь загварыг баталгаажуулах, үнэлэх боломжийг олгодог. Мета өгөгдлийн дэлгүүр нь үнэлгээний хэмжүүрүүдийг хадгалдаг бөгөөд энэ нь загварын гүйцэтгэлийг цаг хугацааны явцад хянаж, загварыг дахин сургах эсвэл нэвтрүүлэх талаар мэдээлэлтэй шийдвэр гаргахад ашиглаж болно. Янз бүрийн загваруудын гүйцэтгэлийг харьцуулах замаар байгууллагууд машин сургалтын системээ байнга давтаж, сайжруулж чаддаг.
Цаашилбал, TFX нь дамжуулах хоолойг автоматжуулж, байршуулах боломжийг олгодог. TFX-ийн тусламжтайгаар хэрэглэгчид өгөгдөл хүлээн авах, урьдчилан боловсруулах, загварчлах, үйлчилгээ үзүүлэх зэрэг машин сургалтын төгсгөлийн шугамыг тодорхойлж, гүйцэтгэх боломжтой. Мета өгөгдлийн дэлгүүр нь гүйцэтгэлийн байдал болон дамжуулах хоолойн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хоорондын хамаарлыг хянах замаар эдгээр дамжуулах хоолойг удирдахад тусалдаг. Энэ нь загварыг үр ашигтай, автоматжуулсан байршуулалт, алдааны эрсдлийг бууруулж, тогтвортой, найдвартай байршуулалтыг хангах боломжийг олгодог.
TFX нь үйлчилгээний дэд бүтцээрээ дамжуулан загвар үйлчилгээ болон дүгнэлтийг дэмждэг. TFX ашиглан бэлтгэгдсэн загваруудыг TensorFlow Serving эсвэл TensorFlow Lite гэх мэт янз бүрийн үйлчилгээний платформуудад байрлуулж болох бөгөөд энэ нь загварыг үйлдвэрлэлийн системд нэгтгэх, урьдчилан таамаглахад хялбар болгодог.
TensorFlow Extended (TFX) нь машин сургалтын загваруудыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх, удирдах үйл явцыг хялбаршуулдаг хүчирхэг платформ юм. Түүний Мета өгөгдлийн дэлгүүр нь хувилбар гаргах, удам угсаа хянах, загварыг баталгаажуулах, дамжуулах хоолойн автоматжуулалт хийх боломжийг олгодог. TFX-ийг ашигласнаар байгууллагууд өөрсдийн машин сургалтын системийн найдвартай байдал, өргөтгөх чадвар, тогтвортой байдлыг хангаж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү