Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
Kalbant apie didelius mašininio mokymosi duomenų rinkinius, reikia atsižvelgti į keletą apribojimų, kad būtų užtikrintas kuriamų modelių efektyvumas ir efektyvumas. Šie apribojimai gali atsirasti dėl įvairių aspektų, tokių kaip skaičiavimo ištekliai, atminties apribojimai, duomenų kokybė ir modelio sudėtingumas. Vienas iš pagrindinių didelių duomenų rinkinių diegimo apribojimų
Kaip išankstinio apdorojimo etape ribojamas leksikos dydis?
Leksikos dydis išankstinio apdorojimo gilaus mokymosi su TensorFlow etape yra ribotas dėl kelių veiksnių. Žodynas, taip pat žinomas kaip žodynas, yra visų unikalių žodžių ar žetonų, esančių tam tikrame duomenų rinkinyje, rinkinys. Išankstinio apdorojimo veiksmas apima neapdorotų tekstinių duomenų transformavimą į mokymui tinkamą formatą
Kokie yra kliento modelių naudojimo TensorFlow.js apribojimai?
Dirbant su TensorFlow.js, svarbu atsižvelgti į kliento modelių naudojimo apribojimus. Kliento modeliai TensorFlow.js reiškia mašininio mokymosi modelius, kurie vykdomi tiesiogiai žiniatinklio naršyklėje arba kliento įrenginyje, nereikalaujant serverio infrastruktūros. Nors kliento modeliai suteikia tam tikrų pranašumų, tokių kaip privatumas ir sumažintas