TensorFlow Extended (TFX) adalah platform sumber terbuka andal yang dirancang untuk memfasilitasi pengembangan dan penerapan model machine learning (ML) di lingkungan produksi. Ini menyediakan seperangkat alat dan pustaka yang komprehensif yang memungkinkan konstruksi pipeline ML ujung ke ujung. Pipeline ini terdiri dari beberapa fase berbeda, masing-masing melayani tujuan tertentu dan berkontribusi pada kesuksesan alur kerja ML secara keseluruhan. Dalam jawaban ini, kami akan menjelajahi berbagai fase pipeline ML di TFX.
1. Penyerapan Data:
Fase pertama pipeline ML melibatkan penyerapan data dari berbagai sumber dan mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk tugas ML. TFX menyediakan komponen seperti ExampleGen, yang membaca data dari berbagai sumber seperti file CSV atau database, dan mengubahnya menjadi format Contoh TensorFlow. Fase ini memungkinkan untuk ekstraksi, validasi, dan preprocessing data yang diperlukan untuk tahap selanjutnya.
2. Validasi Data:
Setelah data dicerna, fase selanjutnya melibatkan validasi data untuk memastikan kualitas dan konsistensinya. TFX menyediakan komponen StatisticsGen, yang menghitung statistik ringkasan data, dan komponen SchemaGen, yang menyimpulkan skema berdasarkan statistik. Komponen ini membantu mengidentifikasi anomali, nilai yang hilang, dan ketidakkonsistenan dalam data, memungkinkan teknisi data dan praktisi ML mengambil tindakan yang tepat.
3. Transformasi Data:
Setelah validasi data, pipeline ML beralih ke fase transformasi data. TFX menawarkan komponen Transform, yang menerapkan teknik rekayasa fitur, seperti normalisasi, pengkodean satu-panas, dan persilangan fitur, ke data. Fase ini memainkan peran penting dalam menyiapkan data untuk pelatihan model, karena membantu meningkatkan kinerja model dan kemampuan generalisasi.
4. Model Pelatihan:
Fase pelatihan model melibatkan pelatihan model ML menggunakan data yang diubah. TFX menyediakan komponen Pelatih, yang memanfaatkan kemampuan pelatihan TensorFlow yang kuat untuk melatih model pada sistem terdistribusi atau GPU. Komponen ini memungkinkan penyesuaian parameter pelatihan, arsitektur model, dan algoritme pengoptimalan, memungkinkan praktisi ML untuk bereksperimen dan melakukan iterasi pada model mereka secara efektif.
5. Evaluasi Model:
Setelah model dilatih, tahap selanjutnya adalah evaluasi model. TFX menyediakan komponen Evaluator, yang menilai performa model yang dilatih menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, daya ingat, dan skor F1. Fase ini membantu dalam mengidentifikasi masalah potensial dengan model dan memberikan wawasan tentang perilaku mereka pada data yang tidak terlihat.
6. Validasi Model:
Setelah evaluasi model, pipeline ML beralih ke validasi model. TFX menawarkan komponen ModelValidator, yang memvalidasi model yang dilatih terhadap skema yang disimpulkan sebelumnya. Fase ini memastikan bahwa model mematuhi format data yang diharapkan dan membantu mendeteksi masalah seperti pergeseran data atau evolusi skema.
7. Penerapan Model:
Fase terakhir pipeline ML melibatkan penerapan model terlatih ke dalam lingkungan produksi. TFX menyediakan komponen Pusher, yang mengekspor model terlatih dan artefak terkait ke sistem penyajian, seperti TensorFlow Serving atau TensorFlow Lite. Fase ini memungkinkan integrasi model ML ke dalam aplikasi, memungkinkan mereka membuat prediksi pada data baru.
Pipeline ML di TFX terdiri dari beberapa fase, termasuk penyerapan data, validasi data, transformasi data, pelatihan model, evaluasi model, validasi model, dan penyebaran model. Setiap fase berkontribusi pada kesuksesan alur kerja ML secara keseluruhan dengan memastikan kualitas data, mengaktifkan rekayasa fitur, melatih model yang akurat, mengevaluasi kinerjanya, dan menerapkannya ke dalam lingkungan produksi.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals