Opiniones sobre Visualizaciones avanzadas con TensorFlow Data Validation

Dave S. · Se revisó hace más de 2 años

kishore k. · Se revisó hace más de 2 años

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Kishore K. · Se revisó hace más de 2 años

Rupesh P. · Se revisó hace más de 2 años

julien P. · Se revisó hace más de 2 años

Aljon P. · Se revisó hace más de 2 años

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Luis Ángel M. · Se revisó hace más de 2 años

Manuel P. · Se revisó hace más de 2 años

I had to complete the lab locally due to the course being out of date

Matthew V. · Se revisó hace más de 2 años

dailin m. · Se revisó hace más de 2 años

Fahad A. · Se revisó hace más de 2 años

Pritam B. · Se revisó hace más de 2 años

great

Snehal C. · Se revisó hace más de 2 años

Hugo M. · Se revisó hace más de 2 años

Nirmal R. · Se revisó hace más de 2 años

Xiaofeng X. · Se revisó hace más de 2 años

Rana A. · Se revisó hace más de 2 años

Srikeerti V. · Se revisó hace más de 2 años

Omar E. · Se revisó hace más de 2 años

Laszlo S. · Se revisó hace más de 2 años

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. · Se revisó hace más de 2 años

Abdul Q. · Se revisó hace más de 2 años

maziyar a. · Se revisó hace más de 2 años

Wagner S. · Se revisó hace más de 2 años

Daniel L. · Se revisó hace más de 2 años