A inferência faz parte do treinamento do modelo e não da previsão?
No campo do aprendizado de máquina, especificamente no contexto do Google Cloud Machine Learning, a afirmação "A inferência faz parte do treinamento do modelo e não da previsão" não é totalmente precisa. A inferência e a previsão são estágios distintos no pipeline de aprendizado de máquina, cada um servindo a um propósito diferente e ocorrendo em pontos diferentes do processo.
O que significa servir a um modelo?
Servir um modelo no contexto de Inteligência Artificial (IA) refere-se ao processo de disponibilizar um modelo treinado para fazer previsões ou executar outras tarefas em um ambiente de produção. Envolve a implantação do modelo em um servidor ou infraestrutura de nuvem onde ele pode receber dados de entrada, processá-los e gerar a saída desejada.
Por que é importante para o TFX manter os registros de execução de cada componente toda vez que é executado?
É crucial para o TFX (TensorFlow Extended) manter registros de execução para cada componente toda vez que é executado devido a vários motivos. Esses registros, também conhecidos como metadados, servem como uma fonte valiosa de informações para várias finalidades, incluindo depuração, reprodutibilidade, auditoria e análise de desempenho do modelo. Ao capturar e armazenar informações detalhadas sobre o
Quais são as camadas horizontais incluídas no TFX para gerenciamento e otimização de pipeline?
TFX, que significa TensorFlow Extended, é uma plataforma abrangente de ponta a ponta para criar pipelines de aprendizado de máquina prontos para produção. Ele fornece um conjunto de ferramentas e componentes que facilitam o desenvolvimento e a implantação de sistemas de aprendizado de máquina escalonáveis e confiáveis. O TFX foi projetado para enfrentar os desafios de gerenciamento e otimização de pipelines de aprendizado de máquina, permitindo que os cientistas de dados