使用して本番環境パイプラインを作成し、管理しましょう。使い方を説明するチュートリアルです。概念およびコンポーネントについて説明するガイドです。パイプラインを構築しましょう。パイプラインを実装する、一連のコンポーネントです。ターゲットへのデプロイの管理を行うことができます。ユーザーガイドをご覧ください。ライブラリを使って作成されています。基盤となるこのライブラリの概要について、以下にご紹介します。データの理解、検証、モニタリングを行うデベロッパー向けのツールです。使用してペタバイト単位のデータを分析、検証しています。役立つという実績もあります。機械学習を現実のデータセットに適用する場合、データを適切な形式にする前処理にかなりの労力が必要となります。フォーマット間の変換、テキストのトークン化とステミングおよび語彙の形成、正規化などの各種算術演算などを行わなければなりません。使えば、そのすべてをまとめて実行できます。Analysis(TFMA)では、モデルの評価指標を計算して可視化することができます。機械学習のデベロッパーは、そのモデルが一定の品質基準を満たし、データの関連するスライスすべてが想定どおりに動作するよう、モデルをデプロイする前に性能を評価する必要があります。基準を満たしているものの、特定のスライスでの性能が基準を下回るというモデルもあり得るためです。ツールを使用すると、デベロッパーはモデルの性能を詳しく理解できるようになります。テストによる検証用)をサポートする必要があります。TPU)で高スループット、低レイテンシを実現することも要求されます。チュートリアルをご覧ください。よるデータの前処理この例では、国勢調査データを含む広く利用されているデータセットを処理し、分類用にモデルをトレーニングします。使用してデータを変換します。ネットワークをトレーニングし、そのトレーニング済みモデルを保存してから運用します。焦点を当てたガイドです。Validation(TFDV)を使用してデータセットを調査し可視化する方法について説明しています。具体的には、記述統計の確認、スキーマの推論、異常のチェックと修正、このデータセット内の偏りやスキューの確認を行います。コミュニティに参加する方法はたくさんあります。