리뷰 TensorFlow 데이터 검증을 사용한 고급 시각화개

Muhammad I. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Siddhesh N. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Dave S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

kishore k. · 2년 초과 전에 리뷰됨

done

Kishore K. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Rupesh P. · 2년 초과 전에 리뷰됨

julien P. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Aljon P. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Awesome!

Luis Ángel M. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Manuel P. · 2년 초과 전에 리뷰됨

I had to complete the lab locally due to the course being out of date

Matthew V. · 2년 초과 전에 리뷰됨

dailin m. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Fahad A. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Pritam B. · 2년 초과 전에 리뷰됨

great

Snehal C. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Hugo M. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Nirmal R. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Xiaofeng X. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Rana A. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Srikeerti V. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Omar E. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Laszlo S. · 2년 초과 전에 리뷰됨

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. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Abdul Q. · 2년 초과 전에 리뷰됨