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
Quais são as diferentes fases do pipeline de ML no TFX?
O TensorFlow Extended (TFX) é uma poderosa plataforma de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina (ML) em ambientes de produção. Ele fornece um conjunto abrangente de ferramentas e bibliotecas que permitem a construção de pipelines de ML de ponta a ponta. Esses pipelines consistem em várias fases distintas, cada uma atendendo a um propósito específico e contribuindo
Quais são as principais etapas envolvidas no processo de trabalho com aprendizado de máquina?
Trabalhar com aprendizado de máquina envolve uma série de etapas importantes que são cruciais para o desenvolvimento e implantação bem-sucedidos de modelos de aprendizado de máquina. Essas etapas podem ser amplamente categorizadas em coleta e pré-processamento de dados, seleção e treinamento de modelos, avaliação e validação de modelos e implantação e monitoramento de modelos. Cada etapa desempenha um papel vital no