کیا تخمینہ پیشین گوئی کے بجائے ماڈل ٹریننگ کا حصہ ہے؟
مشین لرننگ کے میدان میں، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، یہ بیان "تقسیم پیشین گوئی کے بجائے ماڈل ٹریننگ کا ایک حصہ ہے" مکمل طور پر درست نہیں ہے۔ تخمینہ اور پیشین گوئی مشین لرننگ پائپ لائن میں الگ الگ مراحل ہیں، ہر ایک مختلف مقصد کی تکمیل کرتا ہے اور مختلف مقامات پر ہوتا ہے۔
ماڈل کی خدمت کا کیا مطلب ہے؟
مصنوعی ذہانت (AI) کے تناظر میں کسی ماڈل کی خدمت کرنے سے مراد پیداواری ماحول میں پیشین گوئیاں کرنے یا دیگر کام انجام دینے کے لیے تربیت یافتہ ماڈل کو دستیاب کرنے کا عمل ہے۔ اس میں ماڈل کو سرور یا کلاؤڈ انفراسٹرکچر میں تعینات کرنا شامل ہے جہاں یہ ان پٹ ڈیٹا حاصل کر سکتا ہے، اس پر کارروائی کر سکتا ہے اور مطلوبہ آؤٹ پٹ تیار کر سکتا ہے۔
TFX کے لیے یہ کیوں ضروری ہے کہ جب بھی اسے چلایا جائے ہر جزو کے لیے عمل درآمد کا ریکارڈ رکھا جائے؟
TFX (TensorFlow Extended) کے لیے یہ بہت اہم ہے کہ ہر ایک جزو کے لیے جب بھی کئی وجوہات کی بنا پر چلایا جائے تو اس کے لیے عمل درآمد کے ریکارڈ کو برقرار رکھا جائے۔ یہ ریکارڈز، جنہیں میٹا ڈیٹا کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، مختلف مقاصد کے لیے معلومات کے ایک قیمتی ذریعہ کے طور پر کام کرتے ہیں، بشمول ڈیبگنگ، تولیدی صلاحیت، آڈیٹنگ، اور ماڈل کی کارکردگی کا تجزیہ۔ کے بارے میں تفصیلی معلومات حاصل کر کے اور ذخیرہ کر کے
پائپ لائن مینجمنٹ اور آپٹیمائزیشن کے لیے TFX میں کون سی افقی پرتیں شامل ہیں؟
TFX، جس کا مطلب ہے TensorFlow Extended، پروڈکشن کے لیے تیار مشین لرننگ پائپ لائنوں کی تعمیر کے لیے ایک جامع اینڈ ٹو اینڈ پلیٹ فارم ہے۔ یہ ٹولز اور اجزاء کا ایک سیٹ فراہم کرتا ہے جو توسیع پذیر اور قابل اعتماد مشین لرننگ سسٹم کی ترقی اور تعیناتی میں سہولت فراہم کرتا ہے۔ TFX کو مشین لرننگ پائپ لائنوں کے انتظام اور اصلاح کے چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، ڈیٹا سائنسدانوں کو فعال کرنا