MLメタデータによる優れたMLエンジニアリング | TFX | TensorFlow
MLメタデータによる優れたMLエンジニアリング コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 ペンギンを分類するために本番MLパイプラインを設定するシナリオを想定します。パイプラインはトレーニングデータを取り込み、モデルをトレーニングして評価し、それを本番環境にプッシュします。 ただし、後でさまざまな種類のペンギンを含むより大きなデータセットでこのモデルを使用しようとすると、モデルが期待どおりに動作せず、種の分類が正しく開始されないことがわかります。 この時点で、あなたは知ることに興味があります： 利用可能なアーティファクトが本番環境のモデルのみである場合、モデルをデバッグするための最も効率的な方法は何ですか？モデルのトレーニングに使用されたトレーニングデータセットはどれですか？この誤ったモデルにつながったトレーニングの実行はどれですか？モデルの評価結果
Lightweight Migrations in Core Data Tutorial
This is an abridged from our book Core Data by Tutorials, which has been completely updated for Swift 4 and iOS 11. This tutorial is presented as part of our iOS 11 Launch Party — enjoy! When you create a Core Data app, you design an initial data model for your app. However, after you ship your app inevitably you’ll want to make changes to your data model. What do you do then? You don’t want to br
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