กำลังมองหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการนำ TFX ไปใช้เพื่อสร้างโซลูชันที่ตรงกับความต้องการของคุณอยู่ใช่ไหม? บทความและคำแนะนำเชิงลึกเหล่านี้อาจช่วยได้!
สถาปัตยกรรมของระบบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจับคู่รายการแบบเกือบเรียลไทม์
ใช้เอกสารนี้เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ที่เรียนรู้และให้บริการการฝังรายการ การฝังสามารถช่วยให้คุณเข้าใจว่าสินค้าใดที่ลูกค้าของคุณพิจารณาว่าคล้ายกัน ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเสนอคำแนะนำ "สินค้าที่คล้ายกัน" แบบเรียลไทม์ในแอปพลิเคชันของคุณได้ โซลูชันนี้จะแสดงวิธีระบุเพลงที่คล้ายกันในชุดข้อมูล จากนั้นใช้ข้อมูลนี้เพื่อแนะนำเพลง อ่านเพิ่มเติม
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง: ตัวเลือกและคำแนะนำ
บทความสองส่วนนี้จะสำรวจหัวข้อวิศวกรรมข้อมูลและวิศวกรรมฟีเจอร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ส่วนแรกนี้กล่าวถึงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าในไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่องบน Google Cloud บทความนี้มุ่งเน้นไปที่การใช้ TensorFlow และไลบรารี TensorFlow Transform (tf.Transform) แบบโอเพนซอร์สเพื่อเตรียมข้อมูล ฝึกโมเดล และให้บริการโมเดลสำหรับการคาดการณ์ ส่วนนี้เน้นย้ำถึงความท้าทายในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง และแสดงให้เห็นตัวเลือกและสถานการณ์ในการดำเนินการเปลี่ยนแปลงข้อมูลบน Google Cloud อย่างมีประสิทธิภาพ ส่วนที่ 1 ส่วนที่ 2
สถาปัตยกรรมสำหรับ MLOps โดยใช้ TFX, Kubeflow Pipelines และ Cloud Build
เอกสารนี้อธิบายสถาปัตยกรรมโดยรวมของระบบการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โดยใช้ไลบรารี TensorFlow Extended (TFX) นอกจากนี้ยังกล่าวถึงวิธีการตั้งค่าการบูรณาการอย่างต่อเนื่อง (CI) การส่งมอบอย่างต่อเนื่อง (CD) และการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง (CT) สำหรับระบบ ML โดยใช้ Cloud Build และ Kubeflow Pipelines อ่านเพิ่มเติม
MLOps: ไปป์ไลน์การส่งมอบและอัตโนมัติอย่างต่อเนื่องในการเรียนรู้ของเครื่อง
เอกสารนี้กล่าวถึงเทคนิคในการนำไปใช้และทำให้การบูรณาการอย่างต่อเนื่อง (CI) การจัดส่งอย่างต่อเนื่อง (CD) และการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง (CT) สำหรับระบบการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นแบบอัตโนมัติ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ ML กลายเป็นความสามารถหลักในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริง เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม และส่งมอบคุณค่าในทุกโดเมน อ่านเพิ่มเติม
การตั้งค่าสภาพแวดล้อม MLOps บน Google Cloud
คู่มืออ้างอิงนี้สรุปสถาปัตยกรรมของสภาพแวดล้อมการดำเนินการของแมชชีนเลิร์นนิง (MLOps) บน Google Cloud คู่มือนี้จะมาพร้อมกับห้องปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ ใน GitHub ซึ่งจะแนะนำคุณตลอดกระบวนการจัดเตรียมและกำหนดค่าสภาพแวดล้อมที่อธิบายไว้ที่นี่ แทบทุกอุตสาหกรรมนำการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มาใช้อย่างรวดเร็ว ความท้าทายหลักในการรับคุณค่าจาก ML คือการสร้างวิธีการปรับใช้และใช้งานระบบ ML อย่างมีประสิทธิภาพ คู่มือนี้มีไว้สำหรับวิศวกร Machine Learning (ML) และ DevOps อ่านเพิ่มเติม
ข้อกำหนดที่สำคัญสำหรับมูลนิธิ MLOps
องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังใช้ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ไขปัญหาที่ยากที่สุดและกำลังเก็บเกี่ยวผลตอบแทน
“บริษัทที่ดูดซับ AI อย่างเต็มที่ในกระบวนการสร้างมูลค่าภายในปี 2568 จะครองเศรษฐกิจโลกในปี 2573 ด้วยการเติบโตของกระแสเงินสด +120%” ตามรายงานของ McKinsey Global Institute
แต่มันไม่ง่ายเลยตอนนี้ ระบบแมชชีนเลิร์นนิง (ML) มีความสามารถพิเศษในการสร้างหนี้ทางเทคนิคหากไม่ได้รับการจัดการที่ดี อ่านเพิ่มเติม
วิธีสร้างและปรับใช้การ์ดโมเดลในระบบคลาวด์ด้วย Scikit-Learn
ปัจจุบันมีการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำงานที่ท้าทายมากมายให้สำเร็จ ด้วยศักยภาพอันมหาศาล โมเดล ML ยังตั้งคำถามเกี่ยวกับการใช้งาน โครงสร้าง และข้อจำกัดอีกด้วย การบันทึกคำตอบของคำถามเหล่านี้จะช่วยให้เกิดความชัดเจนและความเข้าใจร่วมกัน เพื่อช่วยให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ Google ได้แนะนำการ์ดโมเดล อ่านเพิ่มเติม
การวิเคราะห์และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลในวงกว้างสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงด้วย TensorFlow Data Validation
เอกสารนี้อธิบายวิธีใช้ไลบรารี TensorFlow Data Validation (TFDV) สำหรับการสำรวจข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงพรรณนาระหว่างการทดลอง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถใช้ TFDV ในระบบ ML ที่ใช้งานจริงเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ใช้ในไปป์ไลน์การฝึกอบรมแบบต่อเนื่อง (CT) และเพื่อตรวจจับการบิดเบือนและค่าผิดปกติในข้อมูลที่ได้รับสำหรับการแสดงการคาดการณ์ รวมถึง ห้องปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ อ่านเพิ่มเติม