Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
Kada se radi o velikim skupovima podataka u mašinskom učenju, postoji nekoliko ograničenja koja treba uzeti u obzir kako bi se osigurala efikasnost i efektivnost modela koji se razvijaju. Ova ograničenja mogu proizaći iz različitih aspekata kao što su računski resursi, memorijska ograničenja, kvalitet podataka i složenost modela. Jedno od primarnih ograničenja instaliranja velikih skupova podataka
Kako je veličina leksikona ograničena u koraku predobrade?
Veličina leksikona u koraku preprocesiranja dubokog učenja uz TensorFlow ograničena je zbog nekoliko faktora. Leksikon, također poznat kao vokabular, je skup svih jedinstvenih riječi ili tokena prisutnih u datom skupu podataka. Korak predobrade uključuje transformaciju sirovih tekstualnih podataka u format pogodan za obuku
Koja su ograničenja korištenja modela na strani klijenta u TensorFlow.js?
Kada radite sa TensorFlow.js, važno je uzeti u obzir ograničenja korištenja modela na strani klijenta. Modeli na strani klijenta u TensorFlow.js se odnose na modele mašinskog učenja koji se izvode direktno u web pretraživaču ili na klijentovom uređaju, bez potrebe za infrastrukturom na strani servera. Dok modeli na strani klijenta nude određene prednosti kao što su privatnost i smanjenje