TensorFlow Extended (TFX) သည် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းအတွက် Google မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော အားကောင်းသည့် open-source platform တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းအထိ စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ချောမွေ့စေမည့် ပြည့်စုံသောကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TFX သည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုအဆင့်မှ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အသုံးချခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်းသို့ ကူးပြောင်းသည့်အခါ ကြုံတွေ့ရသည့်စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
TFX ၏အဓိကအစိတ်အပိုင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ Metadata စတိုးဖြစ်သည်။ မက်တာဒေတာစတိုးသည် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင်ပါ၀င်သော အမျိုးမျိုးသော ရှေးဟောင်းပစ္စည်းများနှင့် လုပ်ဆောင်မှုများအကြောင်း မက်တာဒေတာကို သိမ်းဆည်းသည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော သိုလှောင်ရုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်မှုအတွက်အသုံးပြုသည့်ဒေတာ၊ အသုံးပြုထားသည့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှုအဆင့်များ၊ မော်ဒယ်ဗိသုကာ၊ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများနှင့် အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကဲ့သို့သော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို မှတ်တမ်းတင်သည့် ကတ်တလောက်တစ်ခုအနေဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤမက်တာဒေတာသည် စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးအတွက် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးဆောင်ပြီး ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှု၊ စစ်ဆေးနိုင်မှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတို့ကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
TFX သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်မှုတွင် ထည့်သွင်းရန်အတွက် အရေးကြီးသော စွမ်းရည်များစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်အတွက် Metadata စတိုးကို အသုံးချသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ဇစ်မြစ်ကို ခြေရာခံပြီး ၎င်း၏ဖန်တီးမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဒေတာနှင့် အသွင်ပြောင်းမှုများကို နားလည်နိုင်စေမည့် ဗားရှင်းနှင့် မျိုးရိုးလိုက်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ ၎င်းသည် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို ထိန်းသိမ်းရန်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုတွင် မော်ဒယ်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
ဒုတိယအနေဖြင့် TFX သည် မော်ဒယ်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ Metadata စတိုးတွင် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် မော်ဒယ်ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်း သို့မဟုတ် အသုံးချခြင်းဆိုင်ရာ အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အကဲဖြတ်မက်ထရစ်များကို သိမ်းဆည်းပါသည်။ မတူညီသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုစနစ်များကို စဉ်ဆက်မပြတ် ထပ်တလဲလဲ မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ TFX သည် အလိုအလျောက် ပိုက်လိုင်း စုစည်းမှုနှင့် ဖြန့်ကျက်မှုကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ TFX ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် ဒေတာထည့်သွင်းခြင်း၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းတို့ကို လွှမ်းခြုံထားသည့် အဆုံးမှအဆုံး စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းများကို သတ်မှတ်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ မက်တာဒေတာစတိုးသည် ပိုက်လိုင်းအစိတ်အပိုင်းများကြားတွင် လုပ်ဆောင်မှုအခြေအနေနှင့် မှီခိုမှုအခြေအနေကို ခြေရာခံခြင်းဖြင့် ဤပိုက်လိုင်းများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ထိရောက်ပြီး အလိုအလျောက် မော်ဒယ်ဖြန့်ကျက်မှုကို ခွင့်ပြုပေးကာ အမှားအယွင်းများ ဖြစ်နိုင်ခြေကို လျှော့ချပေးပြီး တသမတ်တည်းနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဖြန့်ကျက်မှုများကို သေချာစေသည်။
TFX သည် ၎င်း၏ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်အခြေခံအဆောက်အအုံမှတစ်ဆင့် မော်ဒယ်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TFX ကို အသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို TensorFlow Serving သို့မဟုတ် TensorFlow Lite ကဲ့သို့သော ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် ပလပ်ဖောင်းများတွင် အသုံးချနိုင်ပြီး၊ မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များတွင် ပေါင်းစပ်ရန်နှင့် အတိုင်းအတာဖြင့် ခန့်မှန်းချက်များကို လွယ်ကူစေပါသည်။
TensorFlow Extended (TFX) သည် ထုတ်လုပ်မှုတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် အစွမ်းထက်သောပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ မက်တာဒေတာစတိုးတွင် ဗားရှင်းထုတ်ခြင်း၊ မျိုးရိုးလိုက်ခြင်း၊ မော်ဒယ်အတည်ပြုခြင်းနှင့် အလိုအလျောက် ပိုက်လိုင်းစုစည်းမှုစွမ်းရည်တို့ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TFX ကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုစနစ်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ အတိုင်းအတာနှင့် ထိန်းသိမ်းနိုင်မှုကို သေချာစေနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: TensorFlow တိုးချဲ့ထားသော (TFX) (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: metadata (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်