Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
Pri práci s veľkými súbormi údajov v rámci strojového učenia existuje niekoľko obmedzení, ktoré je potrebné zvážiť, aby sa zabezpečila efektívnosť a účinnosť vyvíjaných modelov. Tieto obmedzenia môžu vyplývať z rôznych aspektov, ako sú výpočtové zdroje, pamäťové obmedzenia, kvalita údajov a zložitosť modelu. Jedno z hlavných obmedzení inštalácie veľkých súborov údajov
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pokrok v strojovom učení, GCP BigQuery a otvorené súbory údajov
Ako je obmedzená veľkosť lexikónu v kroku predbežného spracovania?
Veľkosť lexikónu v kroku predspracovania hlbokého učenia pomocou TensorFlow je obmedzená v dôsledku niekoľkých faktorov. Lexikón, tiež známy ako slovná zásoba, je súborom všetkých jedinečných slov alebo tokenov prítomných v danom súbore údajov. Krok predbežného spracovania zahŕňa transformáciu nespracovaných textových údajov do formátu vhodného na školenie
Aké sú obmedzenia používania modelov na strane klienta v TensorFlow.js?
Pri práci s TensorFlow.js je dôležité zvážiť obmedzenia používania modelov na strane klienta. Modely na strane klienta v TensorFlow.js odkazujú na modely strojového učenia, ktoré sa spúšťajú priamo vo webovom prehliadači alebo na zariadení klienta bez potreby infraštruktúry na strane servera. Zatiaľ čo modely na strane klienta ponúkajú určité výhody, ako je súkromie a znížené