TensorFlow Extended (TFX) とは？MLワークフローを解説
TensorFlow Extended（TFX）は、Googleによって開発されたエンドツーエンドの機械学習プラットフォームであり、生産環境での機械学習ワークフローをサポートすることを目的としています。 TFXには、ユーザーが機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするのに役立つツールやライブラリのセットが提供されています。
TFXは、機械学習のワークフローを生産環境でサポートするための主要な機能を提供しています。
- データの前処理と特徴エンジニアリング：TFXは、データ検証、データ処理、特徴エンジニアリングなどのツールを含んでおり、ユーザーがデータを処理し準備し、特徴を抽出し構築するのをサポートします。
- TFXは、分散トレーニング、モニタリング、モデルパフォーマンスの評価など、モデルのトレーニングをサポートするツールを提供しています。ユーザーはTensorFlowを使用して機械学習モデルを構築し、トレーニングすることができます。
- TFXは、モデルの検証と展開をサポートしており、ユーザーがモデルのパフォーマンスを検証し、モデルを本番環境での推論に展開するのを手助けします。
- TFXは、連続的な統合と展開をサポートし、ユーザーがモデルのトレーニング、評価、展開プロセスを自動化して、機械学習モデルの安定性と信頼性を確保するのに役立ちます。
TFXは、データの準備からモデルのトレーニングや展開までをサポートするツールやライブラリを提供しており、ユーザーがエンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築するのに役立ちます。これにより、機械学習モデルの管理や監視を実現し、生産環境での機械学習ワークフローをサポートします。
