Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
Kapag nakikitungo sa malalaking dataset sa machine learning, mayroong ilang limitasyon na kailangang isaalang-alang upang matiyak ang kahusayan at pagiging epektibo ng mga modelong binuo. Ang mga limitasyong ito ay maaaring magmula sa iba't ibang aspeto tulad ng mga mapagkukunan ng computational, mga hadlang sa memorya, kalidad ng data, at pagiging kumplikado ng modelo. Isa sa mga pangunahing limitasyon ng pag-install ng malalaking dataset
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Paano nalilimitahan ang laki ng leksikon sa hakbang ng preprocessing?
Limitado ang laki ng lexicon sa preprocessing step ng deep learning sa TensorFlow dahil sa ilang salik. Ang lexicon, na kilala rin bilang bokabularyo, ay isang koleksyon ng lahat ng natatanging salita o token na nasa isang ibinigay na dataset. Kasama sa preprocessing na hakbang ang pagbabago ng raw text data sa isang format na angkop para sa pagsasanay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Nagpoproseso ng preprocessing, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga limitasyon ng paggamit ng mga modelo sa panig ng kliyente sa TensorFlow.js?
Kapag nagtatrabaho sa TensorFlow.js, mahalagang isaalang-alang ang mga limitasyon ng paggamit ng mga modelo sa panig ng kliyente. Ang mga modelo sa panig ng kliyente sa TensorFlow.js ay tumutukoy sa mga modelo ng machine learning na direktang isinasagawa sa web browser o sa device ng kliyente, nang hindi nangangailangan ng imprastraktura sa panig ng server. Habang ang mga modelo sa panig ng kliyente ay nag-aalok ng ilang partikular na pakinabang tulad ng privacy at nabawasan