TensorFlow Extended (TFX) ialah platform sumber terbuka berkuasa yang direka untuk memudahkan pembangunan dan penggunaan model pembelajaran mesin (ML) dalam persekitaran pengeluaran. Ia menyediakan set lengkap alatan dan perpustakaan yang membolehkan pembinaan saluran paip ML hujung ke hujung. Saluran paip ini terdiri daripada beberapa fasa yang berbeza, setiap satu mempunyai tujuan tertentu dan menyumbang kepada kejayaan keseluruhan aliran kerja ML. Dalam jawapan ini, kami akan meneroka fasa berlainan saluran paip ML dalam TFX.
1. Pengingesan Data:
Fasa pertama saluran paip ML melibatkan pengambilan data daripada pelbagai sumber dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk tugasan ML. TFX menyediakan komponen seperti ExampleGen, yang membaca data daripada sumber yang berbeza seperti fail CSV atau pangkalan data, dan menukarkannya kepada format Contoh TensorFlow. Fasa ini membolehkan pengekstrakan, pengesahan dan prapemprosesan data yang diperlukan untuk peringkat seterusnya.
2. Pengesahan Data:
Setelah data diserap, fasa seterusnya melibatkan pengesahan data untuk memastikan kualiti dan konsistensinya. TFX menyediakan komponen StatisticsGen, yang mengira statistik ringkasan data, dan komponen SchemaGen, yang menyimpulkan skema berdasarkan statistik. Komponen ini membantu dalam mengenal pasti anomali, nilai yang hilang dan ketidakkonsistenan dalam data, membolehkan jurutera data dan pengamal ML mengambil tindakan yang sewajarnya.
3. Transformasi Data:
Selepas pengesahan data, saluran paip ML bergerak ke fasa transformasi data. TFX menawarkan komponen Transform, yang menggunakan teknik kejuruteraan ciri, seperti normalisasi, pengekodan satu-panas dan persimpangan ciri, kepada data. Fasa ini memainkan peranan penting dalam menyediakan data untuk latihan model, kerana ia membantu dalam meningkatkan prestasi model dan keupayaan generalisasi.
4. Latihan Model:
Fasa latihan model melibatkan latihan model ML menggunakan data yang diubah. TFX menyediakan komponen Pelatih, yang memanfaatkan keupayaan latihan kuat TensorFlow untuk melatih model pada sistem teragih atau GPU. Komponen ini membenarkan penyesuaian parameter latihan, seni bina model dan algoritma pengoptimuman, membolehkan pengamal ML mencuba dan mengulang model mereka dengan berkesan.
5. Penilaian Model:
Setelah model dilatih, fasa seterusnya ialah penilaian model. TFX menyediakan komponen Penilai, yang menilai prestasi model terlatih menggunakan metrik penilaian seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula dan skor F1. Fasa ini membantu dalam mengenal pasti isu yang berpotensi dengan model dan memberikan pandangan tentang tingkah laku mereka pada data yang tidak kelihatan.
6. Pengesahan Model:
Selepas penilaian model, saluran paip ML beralih kepada pengesahan model. TFX menawarkan komponen ModelValidator, yang mengesahkan model terlatih terhadap skema yang disimpulkan sebelum ini. Fasa ini memastikan bahawa model mematuhi format data yang dijangkakan dan membantu dalam mengesan isu seperti hanyut data atau evolusi skema.
7. Penerapan Model:
Fasa terakhir saluran paip ML melibatkan penggunaan model terlatih ke dalam persekitaran pengeluaran. TFX menyediakan komponen Pusher, yang mengeksport model terlatih dan artifak yang berkaitan ke sistem penyajian, seperti TensorFlow Serving atau TensorFlow Lite. Fasa ini membolehkan penyepaduan model ML ke dalam aplikasi, membolehkan mereka membuat ramalan pada data baharu.
Saluran paip ML dalam TFX terdiri daripada beberapa fasa, termasuk pengingesan data, pengesahan data, transformasi data, latihan model, penilaian model, pengesahan model dan penggunaan model. Setiap fasa menyumbang kepada kejayaan keseluruhan aliran kerja ML dengan memastikan kualiti data, mendayakan kejuruteraan ciri, melatih model yang tepat, menilai prestasi mereka dan menggunakan mereka ke dalam persekitaran pengeluaran.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Bagaimanakah proses pengekstrakan ciri dalam rangkaian neural convolutional (CNN) digunakan pada pengecaman imej?
- Adakah perlu menggunakan fungsi pembelajaran tak segerak untuk model pembelajaran mesin yang dijalankan dalam TensorFlow.js?
- Apakah parameter bilangan perkataan maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bolehkah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk mencari perkataan yang paling kerap?
- Apa itu TOCO?
- Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
- Adakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow menghasilkan set data latihan tambahan berdasarkan data graf semula jadi?
- Apakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals