ここでは、以下の方法について理解を深めました。
- 入力データとエンジニアリング データを検証する。
- ML モデルをデバッグして、モデルを機能させます。
- 機能する ML モデルを最適化する。
- ML モデルとパイプラインのテスト ガイドラインについて話し合う
- 開発、リリース、本番環境におけるモデルの指標をモニタリングします。
次のステップ
- エンドツーエンドの TFX の例をご覧ください。
- ML の製品化に関する Google 社員の論文を読む。
ここでは、以下の方法について理解を深めました。
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最終更新日 2023-02-13 UTC。