<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=TensorFlow_Extended_%28TFX%29</id>
	<title>TensorFlow Extended (TFX) - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=TensorFlow_Extended_%28TFX%29"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=TensorFlow_Extended_(TFX)&amp;action=history"/>
	<updated>2026-04-20T18:38:31Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=TensorFlow_Extended_(TFX)&amp;diff=17320&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=TensorFlow_Extended_(TFX)&amp;diff=17320&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-31T21:57:59Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;TensorFlow Extended (TFX) adalah platform end-to-end untuk mengelola siklus hidup [[machine learning]] dalam produksi menggunakan [[TensorFlow]]. TFX membantu perusahaan mengelola proses dari persiapan data hingga deployment model secara terstruktur dan otomatis.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Komponen TFX ==&lt;br /&gt;
TFX terdiri dari beberapa komponen utama, seperti [[Data Validation]], [[Transform]], [[Trainer]], dan [[Model Serving]]. Komponen-komponen ini saling terintegrasi untuk memastikan workflow yang efisien dan andal.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pipeline Produksi ==&lt;br /&gt;
Dengan TFX, pengguna dapat membangun pipeline produksi yang dapat diotomatisasi, mulai dari ekstraksi dan transformasi data hingga pelatihan dan deployment model.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Skalabilitas dan Integrasi ==&lt;br /&gt;
TFX mendukung integrasi dengan berbagai sistem big data seperti [[Apache Beam]] dan [[Kubeflow]], memungkinkan skalabilitas dan fleksibilitas dalam implementasi machine learning di lingkungan produksi.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>