انضم إلى مجتمع SIG TFX-Addons وساعد في جعل TFX أفضل!
ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

دروس TensorFlow في الإنتاج

أفضل طريقة لتعلم TensorFlow Extended (TFX) هي التعلم بالممارسة. هذه الدروس هي أمثلة مركزة على الأجزاء الرئيسية من TFX. وهي تتضمن دروسًا للمبتدئين للبدء ، والمزيد من البرامج التعليمية المتقدمة عندما تريد حقًا الغوص في أجزاء أكثر تقدمًا من TFX.

دروس الشروع في العمل

ربما يكون أبسط خط أنابيب يمكنك بناؤه لمساعدتك على البدء. انقر فوق الزر تشغيل في Google Colab .
بناء على خط الأنابيب البسيط لإضافة مكونات التحقق من صحة البيانات.
بناء على خط أنابيب التحقق من صحة البيانات لإضافة مكون هندسة المعالم.
بناء على خط الأنابيب البسيط لإضافة مكون تحليل نموذجي.

الخطوات التالية

بمجرد أن يكون لديك فهم أساسي لـ TFX ، تحقق من هذه البرامج التعليمية والأدلة الإضافية. ولا تنس قراءة دليل مستخدم TFX .
مقدمة مكونة من عنصر إلى TFX ، بما في ذلك السياق التفاعلي ، أداة تطوير مفيدة للغاية. انقر فوق الزر تشغيل في Google Colab .
برنامج تعليمي يوضح كيفية تطوير مكونات TFX المخصصة الخاصة بك.
مقدمة حول استخدام خطوط أنابيب TFX و Cloud AI Platform لمساعدتك في تعلم كيفية إنشاء خطوط أنابيب للتعلم الآلي على Google Cloud.
يوضح دفتر ملاحظات Google Colab هذا كيف يمكن استخدام التحقق من صحة بيانات TensorFlow (TFDV) للتحقيق في مجموعة بيانات وتصورها ، بما في ذلك إنشاء إحصاءات وصفية واستنتاج مخطط وإيجاد الحالات الشاذة.
يوضح دفتر ملاحظات Google Colab هذا كيف يمكن استخدام تحليل نموذج TensorFlow (TFMA) للتحقيق في خصائص مجموعة البيانات وتصورها وتقييم أداء نموذج على عدة محاور للدقة.
يوضح هذا البرنامج التعليمي كيف يمكن استخدام خدمة TensorFlow لخدمة نموذج باستخدام واجهة برمجة تطبيقات REST بسيطة.

مقاطع الفيديو والتحديثات

اشترك في قائمة تشغيل TFX على YouTube والمدونة للحصول على أحدث مقاطع الفيديو والتحديثات.