TensorFlow मॉडल विश्लेषण के साथ मॉडल की गुणवत्ता में सुधार
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अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
परिचय
जैसे ही आप विकास के दौरान अपने मॉडल में बदलाव करते हैं, आपको यह जांचने की आवश्यकता होती है कि क्या आपके परिवर्तन आपके मॉडल में सुधार कर रहे हैं। केवल सटीकता की जाँच करना पर्याप्त नहीं हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास किसी समस्या के लिए एक क्लासिफायरियर है जिसमें आपके 95% उदाहरण सकारात्मक हैं, तो आप हमेशा सकारात्मक भविष्यवाणी करके सटीकता में सुधार करने में सक्षम हो सकते हैं, लेकिन आपके पास बहुत मजबूत क्लासिफायरियर नहीं होगा।
अवलोकन
TensorFlow मॉडल विश्लेषण का लक्ष्य TFX में मॉडल मूल्यांकन के लिए एक तंत्र प्रदान करना है। TensorFlow मॉडल विश्लेषण आपको TFX पाइपलाइन में मॉडल मूल्यांकन करने और ज्यूपिटर नोटबुक में परिणामी मेट्रिक्स और प्लॉट देखने की अनुमति देता है। विशेष रूप से, यह प्रदान कर सकता है:
- मेट्रिक्स की गणना संपूर्ण प्रशिक्षण और होल्डआउट डेटासेट के साथ-साथ अगले दिन के मूल्यांकन पर की जाती है
- समय के साथ मेट्रिक्स को ट्रैक करना
- विभिन्न फीचर स्लाइस पर मॉडल गुणवत्ता प्रदर्शन
- यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडल सत्यापन कि मॉडल लगातार प्रदर्शन बनाए रखे
अगले कदम
हमारा टीएफएमए ट्यूटोरियल आज़माएं।
समर्थित मेट्रिक्स और प्लॉट और संबंधित नोटबुक विज़ुअलाइज़ेशन के विवरण के लिए हमारा जीथब पेज देखें।
स्टैंडअलोन पाइपलाइन में कैसे स्थापित किया जाए, इसकी जानकारी और उदाहरणों के लिए इंस्टॉलेशन और आरंभ करने की मार्गदर्शिकाएँ देखें। याद रखें कि टीएफएमए का उपयोग टीएफएक्स में मूल्यांकनकर्ता घटक के भीतर भी किया जाता है, इसलिए ये संसाधन टीएफएक्स में शुरुआत करने के लिए भी उपयोगी होंगे।
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2024-09-09 (UTC) को अपडेट किया गया.
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