データの取り込みと検証


ExampleGen


データを TFX パイプラインに取り込み、(任意で)入力データセットを分割します。

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StatisticsGen


トレーニング データとサービング データの両方を対象として、特徴量の統計を生成します。

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SchemaGen


トレーニング データから型、カテゴリ、範囲を推定してスキーマを作成します。

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ExampleValidator


トレーニング データとサービング データの異常を識別します。

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モデルのトレーニングと分析


Transform


データセットに対して特徴量エンジニアリングを行います。

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Tuner


モデルのハイパーパラメータを調整します。

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Trainer


TensorFlow モデルをトレーニングします。

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Evaluator


トレーニング結果の詳細な分析を行い、エクスポートしたモデルの検証を支援します。

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InfraValidator


モデルが実際にインフラストラクチャから提供可能かどうかを確認し、不適切なモデルがプッシュされることを防ぎます。

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本番環境でのデプロイ


Pusher


サービスを提供するインフラストラクチャにモデルをデプロイします。

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