Відгуки: Advanced Visualizations with TensorFlow Data Validation

Muhammad I. · Відгук надано більше 2 років тому

Siddhesh N. · Відгук надано більше 2 років тому

Dave S. · Відгук надано більше 2 років тому

kishore k. · Відгук надано більше 2 років тому

done

Kishore K. · Відгук надано більше 2 років тому

Rupesh P. · Відгук надано більше 2 років тому

julien P. · Відгук надано більше 2 років тому

Aljon P. · Відгук надано більше 2 років тому

Awesome!

Luis Ángel M. · Відгук надано більше 2 років тому

Manuel P. · Відгук надано більше 2 років тому

I had to complete the lab locally due to the course being out of date

Matthew V. · Відгук надано більше 2 років тому

dailin m. · Відгук надано більше 2 років тому

Fahad A. · Відгук надано більше 2 років тому

Pritam B. · Відгук надано більше 2 років тому

great

Snehal C. · Відгук надано більше 2 років тому

Hugo M. · Відгук надано більше 2 років тому

Nirmal R. · Відгук надано більше 2 років тому

Xiaofeng X. · Відгук надано більше 2 років тому

Rana A. · Відгук надано більше 2 років тому

Srikeerti V. · Відгук надано більше 2 років тому

Omar E. · Відгук надано більше 2 років тому

Laszlo S. · Відгук надано більше 2 років тому

This comment in the notebook is not consistent with the "serving data": "We also have an INT value in our trip seconds, where our schema expected a FLOAT. By making us aware of that difference, TFDV helps uncover inconsistencies in the way the data is generated for training and serving. It's very easy to be unaware of problems like that until model performance suffers, sometimes catastrophically. It may or may not be a significant issue, but in any case this should be cause for further investigation. In this case, we can safely convert INT values to FLOATs, so we want to tell TFDV to use our schema to infer the type. Let's do that now." Actually no anomly is detected for "trip seconds" feature.

Giovanna S. · Відгук надано більше 2 років тому

Abdul Q. · Відгук надано більше 2 років тому