Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
Ko imamo opravka z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju, je treba upoštevati več omejitev, da zagotovimo učinkovitost in uspešnost modelov, ki se razvijajo. Te omejitve lahko izhajajo iz različnih vidikov, kot so računalniški viri, omejitve pomnilnika, kakovost podatkov in kompleksnost modela. Ena glavnih omejitev namestitve velikih naborov podatkov
Kako je velikost leksikona omejena v koraku predprocesiranja?
Velikost leksikona v koraku predprocesiranja globokega učenja s TensorFlow je omejena zaradi več dejavnikov. Leksikon, znan tudi kot besednjak, je zbirka vseh edinstvenih besed ali žetonov, ki so prisotni v danem nizu podatkov. Korak predprocesiranja vključuje pretvorbo neobdelanih besedilnih podatkov v obliko, primerno za usposabljanje
Kakšne so omejitve uporabe modelov na strani odjemalca v TensorFlow.js?
Pri delu s TensorFlow.js je pomembno upoštevati omejitve uporabe modelov na strani odjemalca. Modeli na strani odjemalca v TensorFlow.js se nanašajo na modele strojnega učenja, ki se izvajajo neposredno v spletnem brskalniku ali na odjemalčevi napravi, brez potrebe po infrastrukturi na strani strežnika. Medtem ko modeli na strani odjemalca ponujajo določene prednosti, kot sta zasebnost in zmanjšanje